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[期刊] 统计与决策
[作者]
姜素红 陈晓
文章利用非参数可加模型来构造经济增长函数。从研究方法看,文章采用了一种较为简便的非参回归估计方法构造矩阵,并运用Backfitting算法来对该函数进行迭代求解。该方法简单明了,在程序实现过程中避免了选择窗宽的繁冗过程;从实证的角度看,文章从两个方面来考虑经济增长的影响因素:外商直接投资和普通高校招生情况,这两方面皆被目前人们所普遍关注。实证结果揭示了影响经济增长的一些重要特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑其敏
本文利用非参数可加回归模型来为房地产建立一个享乐价格函数。它避免了无约束非参数估计量的缺点。通过结果比较发现,该模型比可选择的参数模型更具有优越性。从实证的角度来看,我们的研究极为有趣,影响房地产价格的一系列环境特征,都囊括于回归模型中;并在其中揭示了影响房地产价格的一些重要特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
康进 刘敬伟
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用。讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数。最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张东云
文章主要研究非参数异方差回归模型的局部极大似然估计问题。首先,利用局部逼近的方法,得到了回归均值函数的局部极大似然估计。然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数线性拟合的方法,得到了方差函数的局部估计,保证了估计量的非负性。最后,通过对城镇居民消费与收入的实证研究,说明了非参数回归模型的局部似然估计法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛娇 傅德印 高海燕 韩海波
稀疏惩罚分位数回归是高维数据分析中进行变量选择和稳健估计的重要工具。对于具有分组解释变量的问题，期望达到组内和组间稀疏的理想效果，但是许多现有方法未能实现这一目标。文章将自适应Lasso和自适应Group Lasso相结合，构建了一种自适应稀疏Group Lasso惩罚分位数回归（Q-AdSGL）模型，给出了基于ADMM算法的模型求解方法，并讨论了估计量的Oracle性质。通过Monte Carlo模拟研究和实例分析证明了所提模型和算法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许冰 任军峰
~~
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
甘胜进 王琼瑾
考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数.采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数,然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数,最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型,利用最小二乘方法估计不同部分系数.理论结果表明,此种方法得到的估计量,不仅是无偏估计,而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.
关键词：
多总体 线性模型 最小二乘估计
[期刊] 自然资源学报
[作者]
陈彦光
在人口、资源、环境和生态诸多系统的预测中,Logistic函数都是一个非常重要的模型。但是,确定Logistic模型的参数又是一件困难的事情。论文基于最小二乘算法和多元回归分析发展一种参数估值方法:首先对模型求导,化为微分方程;然后将微分方程离散化,得到差分方程;将差分方程转换为二元线性回归模型,利用自回归分析确定模型参数;最后将回归系数转换为Logistic模型参数。根据对称性思想提出了Logistic模型参数估计效果检测的对称性指数。大量的试验表明,只要研究对象具有S形曲线的增长特征,这种方法就行之有效。借助城市人口和城市化水平预测,给出了两个计算实例,由此说明上述方法的具体应用步骤。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范国兵
文章分析了广义Logistic曲线的解析性质及拟合预测的优势,提出了一种求解广义Lo-gistic模型参数的方法——组合最优化方法。实例研究表明,广义Logistic曲线在拟合饱和增长趋势方面具有更好的弹性,能获得高于Logistic曲线的拟合精度。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗薇 董振宁
校准是最常用的加权调整方法,然而传统加权调整设计效应模型只考虑有差异权数导致的精度损失,忽略使用辅助信息后的精度改进,因此应用于设计效应计算时存在一定的缺陷。本文在Spencer模型的基础上进行拓展,引入反映辅助变量和调查变量相关关系的广义回归估计量,构建了校准加权设计效应的一般模型。数值分析结果显示,校准加权设计效应模型的效果优于传统加权调整设计效应模型;尤其在调查变量与辅助变量高度相关的情形下,校准加权设计效应模型能够准确地估计出不等概率抽样设计和校准调整的综合效率。
关键词：
校准 辅助信息 广义回归估计量 设计效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁永玉 田茂再
文章针对空间数据统计与回归建模，提出空间部分线性变系数模型，并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近，而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时，针对模型实现问题，还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法，数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
[期刊] 经济师
[作者]
杨春华 杨玲 李玲 王景艳
文章首先介绍了部分回归模型、空间变系数模型及估计方法等相关理论知识。通过对以前所研究的半参数模型，将单个自变量非线性函数与空间变系数模型进行有效组合，提出了半参数空间变系数回归模型两步估计方法，并从试验设计、模拟试验结果分析两个方面入手，对该估计方法运用效果进行模拟，结果具有较高的可靠性和稳定性，实现了对常值系数的有效计算和估计，为相关人员提供有效的借鉴和参考。
关键词：
半参数空间 变系数 回归模型 两步估计法
[期刊] 统计研究
[作者]
郭光远 樊海潮 唐正明
本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式:平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也做了相应的比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,本文证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好地支持了一致性结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯守平 石泽 邹瑾
文章介绍了一元线性回归模型中参数估计的最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法的意义,并指出了他们的优缺点。在对具体模型进行参数估计时,分别将最小一乘法、全最小一乘法的计算转化为线性规划问题及非线性优化问题,最后利用优化软件LINGO计算相应的参数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小静 邓明
传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。
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