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[期刊] 统计与决策
[作者]
吉肖肖 张成毅 罗双华
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法，给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计；在一定条件下，证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布；进而构造了该似然比的置信域，证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吉肖肖 张成毅 罗双华
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质。采用逆概率加权方法,给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计;在一定条件下,证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布;进而构造了该似然比的置信域,证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性。
[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。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[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。
关键词：
分位数回归 随机缺失 逆概率加权
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐洁 杨宜平
文章针对面板数据复合分位数回归模型,提出了模型中回归系数的估计方法。首先通过乘一个幂等矩阵消除个体固定效应的影响,避免了估计个体固定效应项;然后利用复合分位数回归方法估计回归系数。在一些正则条件下,证明了复合分位数回归估计的渐近性质。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘艳霞 王芝皓 田茂再
针对变系数部分函数型线性模型的函数系数估计问题,提出了一种新的估计方法,即基于函数型主成分基和B样条基,通过最小化复合分位数损失函数得到了未知函数系数的估计。并在若干正则条件下,得到了各估计量的收敛速度。通过数值模拟展现了所提估计方法的可行性和优越性,最后将所提估计方法应用到Tecator数据说明了方法的实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李乃医 李永明 韦盛学
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李坤明 方丽婷
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型并构建其估计方法。研究方法:根据截面估计思想构建模型的估计方法,分别利用数理推导和蒙特卡洛模拟方法得到估计量的大样本性质和估计方法的小样本表现,并通过应用实例考察理论方法的实用性。研究发现:利用所构建估计方法得到的估计量具有一致性和渐近正态性,且估计方法在小样本条件下具有良好的估计精度和稳定性,实际应用结果也展示了模型的应用价值。研究创新:本文提出的模型不仅考虑了因变量的截面相依性,还能考察自变量对因变量整个条件分布的影响,所构建的估计方法可以避免传统方法中工具变量的选择问题,估计精度更高。研究价值:本文构建的理论方法将为分析经济、金融、环境等领域中常见的具有厚尾特征的数据提供强有力的研究工具。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 李坤明
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计方法。研究方法:根据贝叶斯分析思想,分别在模型参数的正态先验和双指数先验设定下,构建模型参数的贝叶斯估计方法,并分别利用数值模拟方法和应用实例考察估计方法的小样本表现和实际应用效果。研究发现:所提出的贝叶斯估计方法在小样本条件下具有良好的估计效果和稳健性,在两种先验设置下,不同分位点上的参数估计精度均较高,应用实例展示了理论方法的实际应用价值。研究创新:应用贝叶斯方法估计空间分位数回归模型,该方法综合考虑了先验信息和样本信息,具有更高的估计精度。研究价值:所构建的理论方法将为经济、金融、环境等领域的具有厚尾和空间相依特征的数据提供有力的分析工具。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常金华 童之瑶 叶小青 姚乐
文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。
[期刊] 统计与决策
[作者]
袁晓惠 司贺 王纯杰
文章将诱导光滑的思想引入到面板数据的分位数回归模型中。在固定效应模型中,同时构造了回归参数的点估计和渐近置信区间估计;进行蒙特卡洛实验比较了诱导光滑估计和相关文献中涉及到的4种估计在有限样本下的估计效率;通过一个真实数据的实证分析说明诱导光滑方法在面板数据分位数回归模型的参数估计中具有一定的优势。
[期刊] 调研世界
[作者]
韩兆洲 陈晓冰
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
安佰玲 王森 胡洪胜
文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨旸
线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅差理论对线性回归模型最小二乘估计的强、弱相合性进行讨论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邸俊鹏 张晓峒
文章针对二元选择分位数回归模型的贝叶斯估计方法进行探索性研究。通过模拟实验比较分析了不同先验设定和不同抽样算法下贝叶斯二元选择分位数回归估计量的统计性质,以及贝叶斯方法与频率学派方法对二元选择分位数模型进行估计的优劣。结果表明,对二元选择分位数回归模型进行贝叶斯估计具有一定的优势,尤其是小样本下,估计效果更佳;而且采用Gibbs抽样得到的估计量精度更高,统计推断更准确,尤其是在高分位数下Gibbs抽样的优势更明显。
关键词：
分位数回归 贝叶斯估计 二元离散选择模型
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