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2019年, 第35卷, 第2期 刊出日期:2019-04-26
  

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    学术论文
  • 马建静;王过京
    应用概率统计. 2019, 35(2): 111-125. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.001
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    本文中, 保险人被许可投资于三种金融资产:一个可违约公司零息债券, 一个无违约风险的储蓄账户和一个股票. 其中,股票的即时回报率由~Ornstein-Uhlenbeck~过程来刻画.保险人的目标是最大化终值财富的指数期望效用.我们将此优化问题分解为违约前和违约后两个问题, 通过动态规划原理,然后求解对应的~HJB~方程, 得到了最优策略和最优值函数的显式解.

  • 张俊英; 张日权; 王航; 陆智萍
    应用概率统计. 2019, 35(2): 126-140. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.002
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    可加模型通过协变量函数对响应变量起作用,是更加灵活的非参统计模型. 当协变量个数大于样本数且以指数阶增大时,将维数降到经典方法可解决的范围是统计学家急需解决的问题. 本文研究了超高维数据可加模型的变量筛选问题, 提出了边际经验似然变量筛选方法.该方法通过排列在~0~点的边际经验似然率选择变量.
    我们证明了选择变量集以概率1渐进包含真实变量集;提出了迭代边际经验似然变量筛选方法. 数据模拟和实数据分析验证了所提方法的可行性.

  • 徐明周; 丁云正; 周永正
    应用概率统计. 2019, 35(2): 141-152. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.003
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    设f_n是基于一个核函数K和取值于\mathbb{R}^d的独立同分布随机变量列的一个非参数核密度估计. 本文证明了{f_n(x)-f_n(-x),\,
    n\ge1\}在L_1(\mathbb{R}^d)空间下的两个中偏差定理.

  • 李忠桂, 何书元
    应用概率统计. 2019, 35(2): 153-164. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.004
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    关于线性分位数回归模型的参数检验问题,对完全观测数据, 已有文献用经验似然(EL)法和光滑经验似然(SEL)法构造的检验统计量在原假设下均以卡方分布$\chi_M^2$为渐近分布. 对右删失数据,已有文献用EL法构造的检验统计量以加权卡方分布为渐近分布, 而权重是待估的.对右删失数据, 本文用EL法和SEL法构造的检验统计量在原假设下均依分布收敛到$\chi_M^2$, 因此无需估计权重. 由于SEL法的估计函数是光滑的,故可以进行Bartlett纠偏. 随机模拟结果表明与已有的方法相比,SEL法经过Bartlett纠偏后有更高的精度.

  • 李凡群; 杨桂元; 张孔生
    应用概率统计. 2019, 35(2): 165-177. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.005
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    本文对Ising模型的局部条件似然施加非凹惩罚,得到相应参数的Oracle性和渐近正态性. 在一致的界下,得到了Ising模型的参数矩阵的符号相合性估计,
    以及在矩阵$L_1$范数下估计的收敛速度. 随机模拟和实例分析表明,非凹惩罚估计的灵敏度普遍较高.

  • 田玉柱; 王立勇; 武新乾;田茂再
    应用概率统计. 2019, 35(2): 178-192. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.006
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    大多数基于传统均值回归的建模方法都对非正态误差表现出不稳健的估计结果. 和传统均值回归相比,复合分位回归(CQR)可以产生稳健的估计.
    基于一个复合反对称Laplace分布(CALD),我们建立了加权复合分位回归(WCQR)的贝叶斯分层模型.Gibbs抽样算法被发展用于WCQR的后验推断. 最后,
    我们提供了一些模拟研究和一个实际数据分析来验证所提方法

  • 王翠莲, 刘晓
    应用概率统计. 2019, 35(2): 193-199. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.007
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    本文研究经典风险模型中有限时间区间分红问题.假设在时间区间~$[0,t]$~内, 分红按照barrier策略支付,即给定一个非负barrier值b, 仅当盈余超过b时, 将超过的部分支付分红.利用微分法, 得到了$[0,t]$内期望折现分红($V(x;t)$满足的方程,并在指数理赔假设下给出了$V(x;t)$关于t的Laplace变换的显式表达式.最后, 使用Stehfest方法给出一个数值例子.

  • 刘寅, 田国梁
    应用概率统计. 2019, 35(2): 200-217. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2019.02.008
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    在社会学、经济学、医学、心理学或政治学的许多抽样调查中,往往会涉及到一些具有敏感性的调查项目. 如果直接询问受访者,由于涉及到个人隐私而使得他们拒绝回答甚至报告错误的答案. 因此,发展合适的统计模型以鼓励受访者提供真实的回答且保护他们的隐私显得尤为重要.非随机化响应技术相较于传统的随机化响应技术具有可重复性、节省成本、应用范围广等优点.本文对近十年来提出的九种非随机化响应技术进行了回顾和比较,为研究人员进行敏感性信息搜集与分析提供有用的选择.