随机积分的弱收敛及应用
序言 | 第5-12页 |
文中部分缩写及符号说明 | 第12-14页 |
摘要 | 第14-16页 |
Abstract | 第16-17页 |
第一章 预备知识 | 第20-34页 |
1.1 随机分析 | 第21-27页 |
1.1.1 二次变差,随机积分与Ito公式 | 第21-25页 |
1.1.2 稳定收敛 | 第25-27页 |
1.2 非参估计 | 第27-30页 |
1.2.1 核密度估计 | 第27-28页 |
1.2.2 核回归估计 | 第28页 |
1.2.3 局部多项式估计 | 第28-30页 |
1.3 协整模型 | 第30-34页 |
第二章 随机积分的离散化误差的渐近分布 | 第34-50页 |
2.1 离散化误差的介绍 | 第34-37页 |
2.2 离散化误差的渐近分布 | 第37-40页 |
2.3 离散化误差渐近分布的证明 | 第40-46页 |
2.4 主要结果的应用 | 第46-50页 |
2.4.1 对冲误差估计 | 第46-47页 |
2.4.2 欧拉方法在随机微分方程中的应用 | 第47-50页 |
第三章 带跳扩散模型漂移系数估计 | 第50-66页 |
3.1 带跳扩散模型介绍 | 第50-52页 |
3.2 带跳扩散模型漂移系数的双光滑估计 | 第52-54页 |
3.3 漂移系数估计量的渐近性质 | 第54-57页 |
3.4 漂移系数渐近性质的证明 | 第57-64页 |
3.4.1 估计量相合性证明 | 第58-60页 |
3.4.2 渐近正态性证明 | 第60-64页 |
3.5 总结 | 第64-66页 |
第四章 带跳扩散模型的扩散系数估计 | 第66-80页 |
4.1 带跳扩散模型扩散项介绍 | 第66-68页 |
4.2 模型及假设 | 第68-70页 |
4.3 关于局部时的结果 | 第70-76页 |
4.4 渐近正态性及其证明 | 第76-80页 |
第五章 非线性协整回归的最小二乘估计 | 第80-94页 |
5.1 非线性协整模型估计 | 第80-82页 |
5.2 模型估计量的渐近性质 | 第82-85页 |
5.3 模型系数估计量的渐近性质的证明 | 第85-91页 |
5.4 单位根检验问题 | 第91-94页 |
参考文献 | 第94-102页 |
攻读博士学位期间论文完成情况 | 第102-103页 |
作者简历 | 第103页 |