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[期刊] 统计研究  [作者] 赵梦楠  周德群  
在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法(DGLS)应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。
[期刊] 产业经济研究  [作者] 刘辉煌  王紫薇  
文章运用全局技术MaMlquist-luenberger指数对环境污染治理绩效进行测度,并基于动态最小二乘法和面板门槛模型探究工业产权结构对环境污染治理的影响效应。研究结果显示,不同地区的工业产权结构对环境污染治理绩效的影响效应存在较大的异质性,国有化率与环境污染治理绩效之间存在倒"u"型关系,而私营化率与环境污染治理绩效之间存在明显的"u"型关系。当且仅当各地区的科技创新水平和人力资本水平成功跨越相应的门槛值时私营化率才能对环境污染治理绩效发挥应有的促进作用。
[期刊] 统计研究  [作者] 欧阳志刚  
在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘法的估计结果构造LMD统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了LMD的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造LMF统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下,LMF与LMD的检验势没有显著差异,但LMF的水平扭曲小于LMD。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡德  郭刚正  
参数估计是一种样本推断总体的技术,它作为统计推断的重要部分,在研究经济金融问题中得到广泛应用。参数估计方法很多,最常用的方法一般分为三大类:最小二乘法、矩法和最大似然法,每一类方法中又包含若干子估计法。文章从参数估计方法的特点、适用条件和估计精度入手,比较同类方法之间、不同类方法之间的异同,并通过具体的经济金融问题进行实证分析,论证比较研究的实效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱春浩  
一、最小二乘法与最小一乘法的原理设有n个数a1,a2,…,an,要找一个数x反映这组数的总的情况,使得x和这n个数的偏差
[期刊] 统计与决策  [作者] 戴晓鸣  王维国  
在实际的回归分析过程中,常常会出现异方差性而使传统的OLS等回归估计失效,因此必须通过其他途径对异方差模型进行修正。文章设计了一种基于正交表方法的改进两阶段最小二乘法,应用于异方差模型。通过与传统两阶段最小二乘法比较发现,改进的两阶段最小二乘法无论是在模型拟合效果还是变量系数上都普遍具有较高精度,同时也在一定程度避免了传统方法在估计截面数据模型时因分组不同带来的估计偏差。由此可见,这种改进的新方法在异方差模型应用上具有较强的适用性。
[期刊] 技术经济  [作者] 吴新文  郭鹏  夏青  
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 陈军红  
首先依照复数概念与其几何意义对边角控制网、附合导线、坐标转换等测量平差问题进行研究,概括出二维平面上复函型误差方程一般式.然后依据复数域最小二乘法原理,对复函型误差方程进行平差分析.分析过程中克服复数代数化处理的繁琐性弊端,运用矩阵不等式,向量运算等数学工具,得到复数域经典平差模型,拓充经典平差理论.最后通过算例比较,验证复数域经典平差模型的正确性,并分析其应用的合理性.
[期刊] 物流技术  [作者] 胡佳  
物流配送中心选址问题的关键在于配送路线规划以及配送中心的具体地址选择。将物流配送中心选址问题的模型简化为总体运送费用的模型,采用最小二乘法原则推导了配送中心地址的迭代公式,并分别针对单配送点选址问题和多配送点选址问题进行了分析,还求解了多配送点选址情况下的物流服务分配矩阵。最后结合实际情况,进行了案例分析,验证了该方法的可行性与实用性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 吴明华  
本文在Choi等(2008)的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘(FGLS)法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发现FGLS方法可以有效消除单位根序列及平稳自相关序列间的虚假回归现象,但在单位根序列长度较小时,表现不佳。本文还以研究沪、深股市指数间关联关系为例,对差分普通最小二乘回归法和FGLS两种建模方法进行比较,结果表明当样本量足够大时,在动态预测精度的评价标准下,FGLS方法更好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 董彦彦  邱祎  
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
[期刊] 统计研究  [作者] 刘勤,顾岚  
中国货币需求波动研究——广义可塑最小二乘法及其推广刘勤顾岚ABSTRACTAnewmethodofparametersestimation-GeneralizedFlexibleLeastSquares(GFLS)wasintroduced,then...
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘明  
最小一乘法和最小二乘法在估计思想上有着相同的渊源,而在实现路径上有所不同:最小一乘法属于中位数回归而最小二乘法属于均值回归。由此,两者在回归系数的计算、回归直线的性质和估计结果等方面均存在较大差异。文章在理论分析的基础上进一步通过例证,将两类估计方法在计算、优劣势和应用范围做出了比较和分析。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 薛文骏  倪中新  
本文使用2005—2011年我国股市行业收益率数据并构造投资者情绪指标,利用VAR格兰杰因果检验和固定效应广义最小二乘法分析投资者情绪对我国股市的动态影响。实证结果发现,2005—2011年的两次股票市场大幅度涨跌中,我国投资者情绪和股票收益率存在双向因果关系;投资者情绪在3个月内会对股票收益率有正面的影响,此后12个月内其正向影响作用出现了明显的负向反转,其中具有较高账面市值比和占有较高经济地位的交通运输业、信息技术业和制造业等国家基础行业容易受到投资者乐观情绪的影响而出现大幅度涨跌。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王福昌  曹慧荣  朱红霞  
文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数。
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