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[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 余萍
文章针对因子分析理论模型解的存在唯一性以及因子分析模型的参数估计问题,通过数据模拟结果支持因子分析模型一般没有精确解的结论,该模型应视为近似模型;对于常用因子模型的参数估计方法,多解性不仅存在于因子载荷,而且存在于唯一性方差;数据试验结果表明,极大似然估计法中Heywood现象出现的机会很小;迭代主因子法应具有与极大似然估计法同等重要的地位。
关键词：
因子分析 参数估计 Heywood现象
[期刊] 统计研究
[作者]
杨东升
截面时序模型是近三十年来发展起来的，文献［２］［３］描述了截面时序模型的一般理论。尽管这一模型在国外已得到了比较广泛深入的研究和应用，但尚未引起国内统计界和数量经济分析界人士的重视。本文从进行实证经济分析所需要的角度出发，对模型的选择、参数估计和假设...
[期刊] 统计与决策
[作者]
章敏 李再兴
文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性。对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法。通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
潘冠中
本文证明了单因子利率模型参数估计数据选择的相关性原则,并提出另一原则:选择交易最频繁、成交量最大的利率品种。依据这两个原则,R007是瞬时利率r_t的最佳近似替代,在使用中国货币市场利率估计单因子利率模型的参数时,应该选择R007作为估计数据。
关键词：
利率模型 近似替代 相关性 交易量
[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 张会儒 李春明 唐守正
非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲍家勇 赵月旭
在GARCH随机波动率模型基础上,建立了带有"杠杆效应",双重跳与"风险溢价",因子的G-SVCJ和G-SVIJ模型。考虑"杠杆效应"以及标的资产价格和波动率两方面的跳跃和"风险溢价",利用基于有效重要性抽样方法的极大似然估计(EIS-ML),估计了G-SV,G-SVJ,GSVCJ,G-SVIJ模型的参数,并利用沪深300指数与恒生指数进行实证分析。结果说明了中国股市存在"跳跃"现象、"杠杆效应"以及"风险溢价",同时表明G-SVCJ和G-SVIJ模型更有效。
[期刊] 统计研究
[作者]
叶宗裕
本文运用随机模拟方法,对误差序列异方差模型中加权最小二乘(GLS)估计的有效性进行研究。研究表明,GLS估计的有效性与异方差强度有关,当异方差强度较强时,GLS估计比普通最小二乘(OLS)估计有效;当异方差强度较弱时,GLS估计不如OLS估计有效。
关键词：
参数估计 有效性 异方差 强度
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴明山 胥辉
为提高带度量误差的材积模型估计精度,该文以落叶松一元材积模型V=aDb为例,使用分析单一变量的度量误差对参数估计影响的方法,分别分析了因变量和自变量的度量误差对模型参数估计的影响;使用普通非线性回归方法和度量误差模型方法分别对模型进行估计,并对比分析了普通非线性回归方法和度量误差模型方法的估计结果。研究结果表明:因变量和自变量的度量误差对模型都有影响,度量误差模型估计方法优于普通非线性回归估计方法;对于带有度量误差的材积模型,使用度量误差模型方法进行估计效果更好。
[期刊] 统计研究
[作者]
张志强
本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效。结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高。当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计。固定效应方差比越大,弱工具
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李永慈 唐守正
该文以广西大青山马尾松全林整体模型为基础模型,进行模拟实验设计,并构造株数、直径、优势高、平均高和形高5个观测因子都有度量误差的模拟观测数据,用非线性度量误差联立方程组方法,对5个观测因子都有度量误差的全林整体模型进行估计.结果表明,与最小二乘估计方法一样,优势高、平均高和形高模型没有明显的系统偏差,与通常最小二乘估计方法不同的是断面积、直径和株数模型也没有出现明显的系统偏差.得出结论,在建立有度量误差的全林整体模型时,非线性度量误差联立方程组方法明显优于最小二乘法.
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马薇 袁铭
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗琦 赵胜民
文章将人工智能算法中的DREAM算法首次应用到动态随机一般均衡模型的参数估计中，并以动态随机一般均衡模型LS(2005)为例对该算法的估计精度进行了系统分析，研究结果表明：根据待估参数随机抽样序列的箱线图来看，由DREAM算法产生的待估参数随机抽样序列的箱体长度均比RWMH和IMH算法产生的箱体长度要长，说明由DREAM算法产生的参数估计序列的分散程度比RWMH和IMH算法要大，表明了DREAM算法遍历参数空间范围更为广泛，算法逃逸局部最优值的能力更强。另外，从箱线图中的中位数数值来看，除了5个参数以外，由DREAM算法产生的参数估计序列的中位数相比RWMH和IMH算法，与真实数据生成过程更为接近，说明由DREAM算法产生的参数估计值大部分都集中在参数的真值附近。由于DREAM算法依据IQR统计方法除去无用链，故由DREAM算法产生的参数估计序列的异常值也明显降低，而RWMH算法产生的参数估计序列的异常值尤其多。从待估参数的90%最大后验密度可信区间来看，DREAM算法产生的待估参数90%最大后验密度可信区间除了3个参数以外，其余全部包含了真值，而传统的RWMH和IMH算法分别只有7个和1个区间包含了真值，表明DREAM算法的估计不确定性远小于传统的RWMH和IMH算法。最后，根据待估参数的无效因子来看，DREAM算法产生的待估参数序列与传统的RWMH和IMH算法相比，其相关性更弱，即无效因子数值更小，这一点进一步验证了DREAM算法遍历整个参数空间的能力更强。
关键词：
DREAM算法 DSGE模型 估计精度
[期刊] 统计与决策
[作者]
林海明
本文通过因子分析精确模型的基本思想、方法、结论,与因子分析原模型作对应比较,找到了因子分析原模型和理论不完善的具体原因,得出了因子分析的精确模型和理论的优点:可以更好地替代因子分析的原模型和理论;将因子分析模型解的估计性研究转入到确定性解的研究。
关键词：
因子分析 精确模型 比较 优点
[期刊] 统计与决策
[作者]
林海明
本文从找因子分析精确解的角度,以主成份分析理论为基础,应用矩阵运算方法,建立了新的因子分析模型,消除了理论假设的误差;给出了因子分析模型的精确解;找到了因子分析与主成份分析的关系式。
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