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[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小智 马凌
与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。
关键词：
线性回归模型 先验分布 后验极大似然估计
[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] 统计研究
[作者]
邱瑾 马青
本文针对固定效应面板线性回归模型中特意误差项为任意形式序列相关情形,提出了移动分块经验似然估计方法,并给出了大样本性质。模拟研究表明:该方法适用于特意误差项序列相关形式已知和未知两种情形,较Baltagi和Li(1994)以及Gonalves(2011)提出的方法有效。本文采用该方法对CO2排放量与城市化水平之间的关系进行了实证分析,结果表明:城市化水平对CO2排放量有显著影响,不同城市化阶段对CO2排放量影响不同。
关键词：
固定效应模型 移动分块经验似然 序列相关
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈惠汝
基于广义估计方程,引入经验似然方法,从参数估计、数据删除和局部影响等方面,量化对p阶自回归模型进行统计诊断。然后,通过实证检验,对这种统计诊断方法进行有效性分析。
[期刊] 统计研究
[作者]
邓明
本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。
关键词：
时变系数 空间自回归模型 极大似然估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓妍
部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程。文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓妍
部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程。文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理。
[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]
彭毳鑫 胡敏 赵志文
文章讨论条件矩约束下自回归模型参数的估计问题。利用经验似然方法,给出了条件矩约束下自回归模型参数的估计,证明了估计量的极限分布为正态分布。在此基础上,通过随机模拟研究说明所给出的方法具有可行性。
关键词：
自回归模型 经验似然 正态分布 条件矩
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
褚挺进 华雨臻 丁一鸣 尹建鑫
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗国旺 吴密霞
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙燕 胡美娣
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武新乾 张刚
为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小。此外,还利用1980—2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法。进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测。
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