导读:本文包含了变点估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:线性模型,面板数据,最小二乘法,相合性
变点估计论文文献综述
韩姣,夏志明[1]（2019）在《部分结构突变的线性面板模型的变点估计》一文中研究指出研究带有单个公共变点的部分结构突变的线性面板模型中的变点估计问题.采用最小二乘方法估计线性参数,通过最小化残差平方和估计公共变点,证明了变点估计量的相合性,并通过蒙特卡罗模拟验证了理论的正确性.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2019年02期）
戴迪昊,钱泽平,丁明月[2]（2018）在《基于Weibull分布的最大风速变点估计》一文中研究指出利用叁参数的Weibull分布分析安徽砀山气象站年最大风速数据,建立似然比变点模型和回归变点模型,并对年最大风速序列的变点进行检验和估计.考虑非气象因素对年最大风速序列的影响,选取A气象站附近数个气象站的年最大风速序列作为参考序列,通过比值法,消除气象因素的影响.计算结果表明,由似然比变点模型可以估计出A气象站最大风速变点出现在2003年,由回归变点模型估计出的变点出现在2009年和2003年.结合安徽砀山气象站实际迁移和海拔变化的历史沿革,可以发现,基于Weibull分布的变点模型成功检测出了2009年台站迁移和2003年前后台站迁移且海拔显着变化的情况.(本文来源于《大学数学》期刊2018年05期）
麻俊杰[3]（2018）在《线性过程变点估计》一文中研究指出变点问题存在于诸多领域,尤其在经济、金融、工业质量控制等行业中有重要的应用价值,所以研究变点估计有重要的意义。但在很多关于变点估计的研究中都存在当变点发生在初始阶段或末尾阶段时,估计偏差较大,精度不高的情况。基于此,本文提出一种迭代截尾法,能够有效地提高变点发生在接近首尾位置时的估计精度,并给出相关的理论分析和数值验证。第一章,主要介绍了变点问题的国内外研究动态,以及阐述本文研究的背景和意义,简单介绍本文的主要工作。第二章,通过对线性过程的方差变点CUSUM型估计量估计误差概率的理论分析得出方差变点的估计精度与方差变点发生的位置和变点前后方差的大小的关系。这也是在变点前的方差小于变点后的方差的情况下,变点发生在初始阶段时,估计精度较差;反之,在变点前的方差大于变点后的方差的情况下,变点发生在末尾阶段时,估计精度较差的原因。基于此,提出一种迭代截尾法,其主要思想是通过不断迭代截去尾部的样本点,使变点在当前样本中的相对位置平移到CUSUM型估量估计误差相对较小的区间,从而提高变点估计精度。Monte Carlo模拟显示该方法能够有效提高这两种情况下变点的估计精度,验证了方法的有效性。本章最后提供了一个关于上证指数收益率方差变点估计的金融实例。第叁章,应用CUSUM型估计量估计线性过程的均值变点,通过对CUSUM型估计量估计误差概率的理论分析得出均值变点的估计精度与变点发生的位置和变点均值的跳跃度的关系。当变点跳跃度较小或变点发生在接近样本首末位置时,变点估计的精度较差。基于此,应用上一章方差变点估计中迭代截尾法的思想,提出关于均值变点估计的迭代截尾法,Monte Carlo模拟验证了迭代截尾法估计均值变点的有效性。本章最后提供乐视网股票收盘价收益率均值变点的案例。第四章,全面总结了前两章,同时提出关于迭代截尾法思想在更多变点估计问题上的应用展望。(本文来源于《山西大学》期刊2018-06-01）
戴迪昊[4]（2018）在《变点估计中调节参数选择问题及其应用》一文中研究指出变点问题是近年来统计学研究的热门课题之一,在经济、金融、气象、通讯等领域,都有着较为广泛的应用。本论文主要研究了CUSUM型变点估计量的调节参数选取和Weibull分布参数的变点估计问题,并将其应用于实际数据分析中。在研究CUSUM型变点估计量时,选择一个较为恰当的调节参数可以使估计具有更佳的效果。通过蒙特卡洛方法,研究调节参数的取值对于变点估计结果的影响时发现,在真实变点位置不同的情况下,调节参数对CUSUM型变点估计结果的影响有着显着的差异。在此基础上,提出了基于数据驱动的调节参数选择算法。通过模拟分析证实该方法选取的调节参数可使CUSUM型变点估计量更具稳健性。随后将该方法应用于1971年7月至1974年8月道琼斯周收盘指数变结构点的CUSUM估计中,估计结果与实际情况相符。本论文的第二部分基于Seguro(2000)叁参数Weibull分布参数变点的似然比估计量,对A气象站去趋势的年最大风速数据的非气象变点进行估计。结果表明,由该方法估计出的A气象站最大风速非气象变点出现在2003年,这与A气象站2003年前后台站迁移且海拔显着变化的实际情况不谋而合。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-03-01）
杨丰凯,袁海静[5]（2017）在《回归系数变点估计的快速非迭代抽样算法》一文中研究指出文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法中的收敛性诊断问题以及样本的相依性问题。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年24期）
秦瑞兵,麻俊杰[6]（2018）在《独立序列的方差变点估计改进》一文中研究指出研究了独立序列方差变点的估计问题,利用Háyek-Rényi型不等式推导出CUSQ型估计量的误差概率。在此基础上提出一种方差变点估计的改进方法,最后利用Monte Carlo模拟验证了该方法的有效性。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
王星,马璇[7]（2015）在《航班动态定价机制下的机票价格序列变点估计》一文中研究指出本文旨在研究受航空业动态定价机制影响下的机票价格序列变点估计模型,文中分析了机票价格u8序列数据的结构特点,提出了可用于高噪声数据环境下、阶梯状、带明显多变点的多阶段序列变点估计框架,该框架依次组合了DBSCAN算法、EM-高斯混合模型聚类、凝聚层次聚类算法和基于乘积划分模型的变点估计方法等多种成熟的数据分析方法,通过对"北京-昆明"航线航班的实证分析,验证了数据分析框架的有效性和普遍适用性。(本文来源于《统计研究》期刊2015年10期）
李强,王黎明[8]（2015）在《基于LAD-LASSO方法的逐段常数序列中的变点估计》一文中研究指出结构突变(变点)问题是统计学、经济学和信号处理等领域中的热点问题之一。当误差分布服从重尾分布或数据集含异常值时,LAD估计比OLS估计更加稳健;LASSO是一种流行的压缩估计和变量选择方法,将这两种经典的方法结合起来,提出基于LAD-LASSO的逐段常数时间序列变点估计的一种新的研究方法,其基本思想是把变点估计问题转化成变量选择问题来处理,在转化过程中对相应优化问题的约束条件仅做一次松弛。随机模拟表明:所提出的估计方法是切实可行的,算法更加简单易行,且估计结果具有很好的稳健性。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2015年05期）
谭常春,俞祥祥,董翠玲[9]（2015）在《位置参数变点估计的收敛速度》一文中研究指出对至多一个位置参数变点的模型,基于反对称核函数,运用累积和(cumulative sum,CUSUM)方法给出了变点的U统计量型估计量,并研究了变点估计量的相合性和收敛速度,同时也给出了局部对立条件下估计量的相合性.最后进行了不同样本容量和参数设置下变点估计的模拟分析,从直方图可以看出:变点位置越靠近中间位置,估计越精确.模拟结果显示所给出的估计量的有效性.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2015年03期）
张海燕,张海波[10]（2014）在《生产函数规模报酬与结构性变点估计》一文中研究指出基于C-D生产函数模型,采用改进最小二乘法检验规模报酬和结构性变点。首先,在最小二乘估计程序中加入规模报酬不变的约束,然后通过Wald统计量检验约束和无约束模型的差异性,以确定规模报酬情况。进行样本区间划分,在全样本区间和分段样本区间参数估计之后,通过Chow统计量检验参数的差异性,以确定结构性变点。以我国1980-2007年的数据为例,规模报酬是变化的,1986年和1994年均为结构性变点。(本文来源于《长春工业大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
变点估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用叁参数的Weibull分布分析安徽砀山气象站年最大风速数据,建立似然比变点模型和回归变点模型,并对年最大风速序列的变点进行检验和估计.考虑非气象因素对年最大风速序列的影响,选取A气象站附近数个气象站的年最大风速序列作为参考序列,通过比值法,消除气象因素的影响.计算结果表明,由似然比变点模型可以估计出A气象站最大风速变点出现在2003年,由回归变点模型估计出的变点出现在2009年和2003年.结合安徽砀山气象站实际迁移和海拔变化的历史沿革,可以发现,基于Weibull分布的变点模型成功检测出了2009年台站迁移和2003年前后台站迁移且海拔显着变化的情况.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变点估计论文参考文献
[1].韩姣,夏志明.部分结构突变的线性面板模型的变点估计[J].纯粹数学与应用数学.2019
[2].戴迪昊,钱泽平,丁明月.基于Weibull分布的最大风速变点估计[J].大学数学.2018
[3].麻俊杰.线性过程变点估计[D].山西大学.2018
[4].戴迪昊.变点估计中调节参数选择问题及其应用[D].合肥工业大学.2018
[5].杨丰凯,袁海静.回归系数变点估计的快速非迭代抽样算法[J].统计与决策.2017
[6].秦瑞兵,麻俊杰.独立序列的方差变点估计改进[J].山西大学学报(自然科学版).2018
[7].王星,马璇.航班动态定价机制下的机票价格序列变点估计[J].统计研究.2015
[8].李强,王黎明.基于LAD-LASSO方法的逐段常数序列中的变点估计[J].统计与信息论坛.2015
[9].谭常春,俞祥祥,董翠玲.位置参数变点估计的收敛速度[J].中国科学技术大学学报.2015
[10].张海燕,张海波.生产函数规模报酬与结构性变点估计[J].长春工业大学学报(自然科学版).2014