稳定分布中偏度参数的一个新估计

发布时间：2018-05-13 10:39

  本文选题：一般中心极限定理 + 稳定分布　； 参考：《中国科学:数学》2017年03期

【摘要】：当观测到数据出现Gauss分布无法捕捉的厚尾和非对称特征时,具有幂率尾行为与求和框架的稳定分布常被用作拟合模型.考虑到偏度参数是除特征指数之外另一个度量稳定分布尾行为的重要指标,本文首先使用逻辑函数连接偏度参数和由协变量组成的线性预测,构成一个尾回归模型.然后,使用近似对数似然函数获得偏度参数回归估计并给出估计的渐近正态性质.最后,通过一个实例阐明本文所给的估计不仅具有一定的解释经济意义的能力,预测表现也在预期范围内.
[Abstract]:The stable distribution with power-rate tail behavior and summation frame is often used as a fitting model when the data show thick tail and asymmetric characteristics that can not be captured by Gauss distribution. Considering that the bias parameter is another important index to measure the tail behavior of stable distribution in addition to the characteristic index, a tail regression model is constructed by using logical functions to connect the bias parameters with the linear prediction composed of covariables. Then the approximate logarithmic likelihood function is used to obtain the regression estimation of bias parameters and the asymptotic normality of the estimation is given. Finally, an example is given to illustrate that the estimates given in this paper not only have the ability to explain the economic significance, but also predict the performance within the expected range.
【作者单位】： 北京工商大学理学院;中国人民大学统计学院;
【基金】：教育部人文社会科学重点研究基地(批准号:14JJD910002) 国家自然科学基金(批准号:71271210和71471173)资助项目
【分类号】：O212.1

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本文编号：1882809