| 中文部分 | 第1-94页 |
| 中文摘要 | 第6-10页 |
| 英文摘要 | 第10-15页 |
| 第一章 非参数模型与半参数模型 | 第15-24页 |
| §1.1 非参数模型 | 第15-20页 |
| §1.1.1 核密度估计 | 第15-17页 |
| §1.1.2 核回归估计 | 第17-20页 |
| §1.2 半参数模型 | 第20-22页 |
| §1.3 核函数以及窗宽的选择 | 第22-24页 |
| 第二章 带有乘积调整的半参数密度估计 | 第24-37页 |
| §2.1 独立同分布情况下的半参数密度估计 | 第24-27页 |
| §2.1.1 局部L_2拟合准则 | 第25页 |
| §2.1.2 局部似然准则 | 第25-26页 |
| §2.1.3 简单估计准则 | 第26页 |
| §2.1.4 带有指数α的局部L_2拟合准则 | 第26-27页 |
| §2.2 时间序列情况下的半参数密度估计 | 第27-37页 |
| §2.2.1 平稳与混合 | 第27-28页 |
| §2.2.2 时间序列情况下的核密度估计 | 第28-29页 |
| §2.2.3 时间序列情况下的半参数密度估计 | 第29-37页 |
| 第三章 带有乘积调整的半参数回归 | 第37-48页 |
| §3.1 独立同分布情况下的乘积调整方法 | 第37-41页 |
| §3.1.1 估计思想 | 第38页 |
| §3.1.2 初始因子固定时的半参估计 | 第38-40页 |
| §3.1.3 初始因子为估计值时的半参估计 | 第40-41页 |
| §3.2 混合相依情况下的乘积调整方法 | 第41-48页 |
| §3.2.1 估计过程 | 第41-42页 |
| §3.2.2 渐近性质 | 第42-44页 |
| §3.2.3 模拟研究 | 第44-45页 |
| §3.2.4 定理3.3的证明 | 第45-48页 |
| 第四章 部分线性模型的适应半参估计 | 第48-63页 |
| §4.1 部分线性模型 | 第48-50页 |
| §4.2 通常的估计方法 | 第50-51页 |
| §4.3 对非参数部分的一种适应半参数估计 | 第51-63页 |
| §4.3.1 估计程序 | 第53-54页 |
| §4.3.2 渐近性质 | 第54-56页 |
| §4.3.3 推广 | 第56-57页 |
| §4.3.4 模拟研究 | 第57-59页 |
| §4.3.5 定理4.1的证明 | 第59-63页 |
| 第五章 倒向随机微分方程生成元的半参数估计 | 第63-80页 |
| §5.1 倒向随机微分方程简介 | 第63-64页 |
| §5.2 倒向随机微分方程的生成元 | 第64-67页 |
| §5.3 可加模型 | 第67-72页 |
| §5.3.1 Backfitting | 第67-69页 |
| §5.3.2 边际积分估计 | 第69页 |
| §5.3.3 Horowitz&Mammen的二阶段估计 | 第69-70页 |
| §5.3.4 适应二阶段估计方法 | 第70-72页 |
| §5.4 g的估计及其渐近性质 | 第72-80页 |
| §5.4.1 Z~2的估计 | 第73-74页 |
| §5.4.2 生成元g的估计 | 第74-77页 |
| §5.4.3 本章定理的证明 | 第77-80页 |
| 参考文献 | 第80-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读博士学位期间完成论文情况 | 第91-92页 |
| 作者简介 | 第92-93页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第93-94页 |
| 英文部分 | 第94-195页 |
| Notation | 第100-101页 |
| Abstract | 第101-106页 |
| 摘要 | 第106-110页 |
| Chapter 1 Nonparametric and Semiparametric Models | 第110-120页 |
| §1.1 Nonparametric Models | 第111-116页 |
| §1.1.1 Kernel Density Estimation | 第111-112页 |
| §1.1.2 Kernel Regression | 第112-116页 |
| §1.2 Semiparametric Models | 第116-119页 |
| §1.3 The Selection of Kernel and Bandwidth | 第119-120页 |
| Chapter 2 Semiparametric Density Estimation with Multiplicative Adjustment | 第120-134页 |
| §2.1 Semiparametric Density Estimation with Multiplicative Adjustment in the I.I.D. Case | 第121-123页 |
| §2.1.1 Local L_2-fitting Criterion | 第121页 |
| §2.1.2 Local Likelihood Criterion | 第121-122页 |
| §2.1.3 The Naive Estimator | 第122页 |
| §2.1.4 Local L_2-fitting Criterion with Index α | 第122-123页 |
| §2.2 Semiparametric Density Estimation with Multiplicative Adjustment in the Time Series Case | 第123-134页 |
| §2.2.1 Stationarity and Mixing | 第124-125页 |
| §2.2.2 Kernel Density Estimation in the Time Series Case | 第125-126页 |
| §2.2.3 Semiparametric Density Estimation in the Time Series Case | 第126-134页 |
| Chapter 3 Multiplicative Adjustment Method for Semiparametric Regression | 第134-146页 |
| §3.1 Multiplicative Adjustment Method in the I.I.D. Case | 第135-139页 |
| §3.1.1 The Estimation Idea | 第135-136页 |
| §3.1.2 The Estimator with a Fixed Guide | 第136-137页 |
| §3.1.3 The Estimator with an Estimated Guide | 第137-139页 |
| §3.2 Multiplicative Adjustment Method with Mixing Dependent Data | 第139-146页 |
| §3.2.1 The Estimation Procedure | 第139-140页 |
| §3.2.2 Asymptotic Behavior | 第140-141页 |
| §3.2.3 Simulation Study | 第141-143页 |
| §3.2.4 Proofs | 第143-146页 |
| Chapter 4 An Adaptive Semiparametric Estimation for Partially Linear Models | 第146-162页 |
| §4.1 Partially Linear Models | 第146-149页 |
| §4.2 The Usual Estimation Method | 第149-150页 |
| §4.3 An Adaptive Semiparametric Estimation for the Nonparametric Component | 第150-162页 |
| §4.3.1 The Estimation Procedure | 第152-154页 |
| §4.3.2 Asymptotic Behavior | 第154-156页 |
| §4.3.3 Extension | 第156-157页 |
| §4.3.4 Simulation Studies | 第157-159页 |
| §4.3.5 Proofs | 第159-162页 |
| Chapter 5 A Semiparametric Approach for the Estimation of the Generator of Backward Stochastic Differential Equation | 第162-182页 |
| §5.1 The Backward Stochastic Differential Equations | 第162-163页 |
| §5.2 The Generator g of Backward Stochastic Differential Equation | 第163-166页 |
| §5.3 Additive Models | 第166-173页 |
| §5.3.1 Backfitting | 第167-168页 |
| §5.3.2 Marginal Integration Estimator | 第168-169页 |
| §5.3.3 Horowitz and Mammen's Two-stage Estimator | 第169-170页 |
| §5.3.4 An Adaptive Two-Stage Estimation Method for Additive Models | 第170-173页 |
| §5.4 The Estimation of g and Asymptotic Behavior | 第173-182页 |
| §5.4.1 The Estimation of Z~2 | 第173-175页 |
| §5.4.2 The Estimation of g | 第175-178页 |
| §5.4.3 Proofs | 第178-182页 |
| Bibliography | 第182-192页 |
| Acknowledgement | 第192-193页 |
| List of Publications during Study for the Doctorate | 第193-194页 |
| Curriculum Vitae | 第194-195页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第195页 |
