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| 1 | 一类函系数ARCH-M模型的经验似然检验显示文摘本文利用经验似然方法对一类函系数ARCH-M模型的非参数分量进行检验。首先讨论了该模型的参数估计及其渐进性质,其次利用估计方程构造了经验似然比统计量来检验模型的非参数分量是否为一已知函数。数值模拟结果表明论文所提出的检验统计量对备择假设是相当灵敏的。 | 赵海清 李元 | 2019 | 数理统计与管理2019，38，2： | 3 |
| 2 | 变系数部分线性模型的拟合优度检验显示文摘本文考虑变系数部分线性模型的拟合优度检验问题.基于Profile经验似然方法,构造了参数部分和非参数部分的经验似然比检验统计量.并证明了其满足Wilks'现象,进而得到了一定置信水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效. | 赵培信 薛留根 | 2008 | 应用数学2008，21，4： | 3 |
| 3 | 纵向部分线性模型的分块经验似然比检验显示文摘结合基函数逼近技术和分块经验似然方法,对纵向数据下的部分线性模型提出了一个简单有效的检验方法.在一定条件下,证明了所构造的检验统计量渐近服从标准卡方分布,进而得到了一定置信水平的拒绝域.数据模拟表明该检验方法可以有效地消除纵向数据的组内相关性对检验功效的影响. | 柳长青 赵培信 | 2015 | 数学的实践与认识2015，45，19： | 1 |
| 4 | Empirical Likelihood Based Goodness-of-fit Testing for Generalized Linear Mixed Models显示文摘In this paper,we propose a bias-corrected empirical likelihood(BCEL)ratio to construct a goodnessof-fit test for generalized linear mixed models.BCEL test maintains the advantage of empirical likelihood that is self scale invariant and then does not involve estimating limiting variance of the test statistic to avoid deteriorating power of test.Furthermore,the bias correction makes the limit to be a process in which every variable is standard chi-squared.This simple structure of the process enables us to construct a Monte Carlo test procedure to approximate the null distribution.Thus,it overcomes a problem we encounter when classical empirical likelihood test is used,as it is asymptotically a functional of Gaussian process plus a normal shift function.The complicated covariance function makes it difcult to employ any approximation for the null distribution.The test is omnibus and power study shows that the test can detect local alternatives approaching the null at parametric rate.Simulations are carried out for illustration and for a comparison with existing method. | Song-qiao WEN Li-xing ZHU | 2014 | Acta Mathematicae Applicatae Sinica2014，30，1： | 1 |
| 5 | 一类半参数GARCH-M模型的统计检验显示文摘半参数GARCH-M模型能够对资本市场的相对风险厌恶进行度量,本文利用经验似然方法对风险厌恶是否受到外生变量的影响进行检验。论文首先讨论了模型的参数估计及其渐近性质,其次利用估计方程构造检验统计量并证明其渐近服从卡方分布,最后进行了数值模拟。结果表明估计精度较高,检验统计量对备择假设比较敏感。 | 赵海清 刘惠 麦继芳 | 2021 | 数理统计与管理2021，40，1： | 1 |
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