摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
第一章 Background | 第12-24页 |
·Large dimensional data | 第12-14页 |
·Covariance matrices | 第14-15页 |
·Main results and related works | 第15-22页 |
·Spectral analysis for stationary time series | 第15-17页 |
·Testing the population covariance matrix | 第17-19页 |
·Shrinkage estimation for the population covariance matrix | 第19-22页 |
·Contributions and structures | 第22-24页 |
第二章 Limiting spectral distribution for stationary time series | 第24-34页 |
·Introduction | 第24-27页 |
·Definitioms of LSD | 第24-25页 |
·LSD of the sample covariance matrix | 第25-27页 |
·LSD for stationary time series | 第27-30页 |
·LSD of the non-random Toeplitz matrix | 第27-29页 |
·LSD of the sample covariance matrix with stationary columns | 第29-30页 |
·Special examples and simulations | 第30-34页 |
·M-P law | 第30-31页 |
·ARMA(1,1)Process | 第31-32页 |
·m-dependent model | 第32页 |
·Conclusions and some figures | 第32-34页 |
第三章 Statistical inference | 第34-50页 |
·Introduction | 第34-36页 |
·New LRT and LW tests | 第36-39页 |
·The asymptotic power | 第39-41页 |
·Simulations | 第41-47页 |
·LRT and new LRT | 第42-43页 |
·LW,New LW and CZZ tests | 第43-46页 |
·Power of the two typed tests | 第46-47页 |
·Conclusions | 第47-50页 |
第四章 Shrinkage estimation for precision matrices | 第50-64页 |
·Introduction | 第50-52页 |
·Asymptotic Properties in RMT | 第52-56页 |
·Optimal Estimator | 第54-56页 |
·Simulations | 第56-62页 |
·Influence of convergence | 第57-59页 |
·Influence of n and p | 第59-60页 |
·Additional simulations | 第60-61页 |
·Analysis of Real Dataset | 第61-62页 |
·Conclusions | 第62-64页 |
第五章 Appendix:Proofs | 第64-84页 |
·Proof of Theorem 2.2.1 | 第64-65页 |
·Proof of Theorem 2.2.2 | 第65-68页 |
·Proof of Theorem 3.2.1 | 第68-71页 |
·Proof of Theorem 3.2.2 | 第71-73页 |
·Proof of Theorem 3.3.1 | 第73-74页 |
·Proof of Theorem 3.3.2 | 第74-75页 |
·Proof of Theorem 4.2.1 | 第75-76页 |
·Proof of Theorem 4.2.2 | 第76-79页 |
·Proof of Lemma 4.2.1 | 第79-80页 |
·Proof of Theorem 4.2.3 | 第80-84页 |
参考文献 | 第84-90页 |
致谢 | 第90-92页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第92-93页 |