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[期刊] 统计与决策  [作者] 李强  刘再明  
文章研究了一类固定设计下半参数回归模型的参数分量和非参数分量的估计,在误差是NA序列时,运用数据深度加权技术,得到了深度加权小波估计,并证明了该估计的矩收敛速度。
[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。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 陈建宝  乔宁宁  
研究目标:克服半参数变系数回归模型中误差项可能存在的空间相关性问题。研究方法:提出一类新的半参数变系数空间误差回归模型,并构造其截面似然估计。研究发现:在小样本条件下,模型估计量具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;应用该方法分析我国资源禀赋与地方公共品供给之间的相互关系,进一步证实了模型较强的适用性。研究创新:证明了估计量的一致性与渐近正态性,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新方法对于其他结构的半/非参数空间计量模型理论研究具有推广价值,其估计技术在经济、管理等学科中具
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 陈建宝  乔宁宁  
研究目标:克服半参数变系数回归模型中误差项可能存在的空间相关性问题。研究方法:提出一类新的半参数变系数空间误差回归模型,并构造其截面似然估计。研究发现:在小样本条件下,模型估计量具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;应用该方法分析我国资源禀赋与地方公共品供给之间的相互关系,进一步证实了模型较强的适用性。研究创新:证明了估计量的一致性与渐近正态性,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新方法对于其他结构的半/非参数空间计量模型理论研究具有推广价值,其估计技术在经济、管理等学科中具有应用价值。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 胡亚南  王金天  田茂再  
对于高维空间数据,利用半参数空间自回归进行建模,模型中会同时存在内生性、非线性、变量过多等问题。本文研究半参数空间分位回归模型,提出了新的估计程序:首先利用样条基函数,对模型中未知平滑函数进行逼近,解决非线性问题;然后运用特征向量空间滤波,将空间滞后因子转化为空间代理变量的线性组合,有效解决了内生性问题;利用再中心化影响函数,进行无条件分位回归建模,能够刻画不同分位水平下变量之间的关系;最后引入自适应Lasso惩罚,对高维线性部分进行变量选择,得到系数的稀疏估计,有效增强了模型的可解释性。数值模拟中对参数作不同的设置,展现了本文提出方法的有效性。最后,利用半参数空间分位回归模型分析了住房销售价格数据集。
[期刊] 统计与决策  [作者] 毛新娜,王红  
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁先文  陈建东  朱小芹  
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 樊明智  田萍  
文章考虑纵向数据下半参数回归模型Yij=XTijβ+g(Tij)+εij,利用Profile加权最小二乘法和局部线性拟合方法建立了模型中参数分量β和非参数分量g(·)的估计量。在适当的条件下,给出了估计量的渐近性质。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王芬玲  樊明智  
一、引言半参数回归模型最早由Engle等在研究气候条件对电力需求影响这一实际问题提出,它既有参数分量,又含有非参数分量,兼顾了这两种模型的优点。因而它比经典的线性或非参数回归模型更具有灵活性和适用性。关于半参数回归模型的研究工作,
[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] 数理统计与管理  [作者] 曹幸运   曾鑫   吴刘仓  
本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数。通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄彬  王宇  郑新民  
文章研究了部分协变量不能直接观测但有辅助变量可用时,半参数单调回归模型的统计估计问题。利用辅助变量信息校正带有误差协变量模型,给出了模型中未知参数的profile最小二乘估计和非参数函数的单调最小二乘估计。并在一定条件下证明了所得估计的渐近性质,通过数值模拟实验进一步说明了估计方法的有限样本性质。
[期刊] 统计与决策  [作者] 袁芳  
针对传统回归模型对事物空间相关性估计可能出现的误差,文章构建了半参数变系数空间误差模型分析区域金融资源空间配置和经济发展之间的相关性,基于大样本对所构建模型的渐近正态性和一致性进行检验,变化窗宽使用蒙特卡洛方法对模型的有效性进行模拟,实证研究区域金融资源空间配置与经济发展的相关性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 欧阳资生  赵霞  
在本文中,我们基于指数回归模型,在渐近最小均方误差的准则下,给出了矩估计的门限值和样本点分割的选取原理和方法。利用MC方法,对Burr(1,1,1)、Burr(1,0.5,2)、Fréchet(1)、Fréchet(2)、学生-t4、学生-t6等几种常见的极值分布进行模拟,得到了理想的结果。并运用S&P500指数和Danish火灾数据进行了实证分析。
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘莹丽  刘展  宋广雨  
数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。
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