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大维数据的总体协方差矩阵研究

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

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