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[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Gonalves(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。
[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。
[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。
[期刊] 统计研究  [作者] 丁飞鹏  陈建宝  
本文将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法;在一定的正则条件下,论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度;采用Monte Carlo模拟考察了估计方法在有限样本下的表现并将估计技术应用于现实数据分析。该方法不仅保证了估计的有效性和统计推断力,而且程序运行速度得到较大幅度提升。
[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。
[期刊] 统计研究  [作者] 许永洪  陈剑伟  
本文构建了一类部分线性固定效应空间滞后面板模型,在此模型中,综合考虑了固定效应、参数自变量和非参数自变量的影响。基于截面拟极大似然估计方法对模型的参数部分和非参数部分进行了估计,并在个体数n和时期数T都很大的情况下,推导估计量的大样本表现。研究结果表明,在大样本条件下,估计量具有一致性,参数估计量满足渐近正态分布并且收敛速度为(nT)(1/2)。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 杨宜平  赵培信  黄霞  
本文结合复合分位数回归和自适应LASSO惩罚方法为固定效应面板数据模型提供了一种稳健变量选择过程。先通过正向正交偏差变换消除固定效应,再利用自适应LASSO构造惩罚复合分位数回归目标函数,进而同时进行回归系数的估计和变量选择。在一些正则条件下,证明了所提出的估计具有Orcale性质。该方法不仅消除了固定效应对估计的影响,而且具有稳健性。模拟研究了所提出方法的有限样本性质并将其应用于实际数据分析。
[期刊] 统计研究  [作者] 丁飞鹏  
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
[期刊] 统计研究  [作者] 丁飞鹏  
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗幼喜  李翰芳  田茂再  
随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩。通过对固定和随机效应分别引入不同形式的条件Laplace先验,构造了一种与Group Lasso-Lasso惩罚相等价的贝叶斯双惩罚分位回归估计方法。通过设计切片Gibbs抽样算法,快速有效地解决了模型参数估计问题。计算机模拟显示,该方法不仅能对固定和随机效应参数进行精确估计,而且能对模型中真实包含的固定和随机效应进行自动选择。
[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] 统计研究  [作者] 陈建宝  孙林  
具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛。本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好。
[期刊] 统计研究  [作者] 陈建宝  孙林  
具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛。本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好。
[期刊] 统计研究  [作者] 郭鹏辉  
本文提出了基于初始值为内生确定下的动态空间固定效应模型,综合考虑了可直接观测和不可直接观测或无法观测的空间效应;推导了模型参数拟极大似然估计量具有的渐近性质及其渐近分布。对参数估计量性质的模拟检验结果表明,似然估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善,且其改善程度对时间维度变化较对空间维度变化更为敏感,在空间单元限定情形下有效增加时间维度可以显著改善估计量性质。中国省域经济收敛性的实证案例分析结果显示,本文构建的综合考虑双重空间结构的空间计量模型具有适用性和合理性。
[期刊] 统计研究  [作者] 陶长琪  徐茉  
空间动态面板数据(SDPD)模型中被解释变量初值极易带有内生性,采用一般拟极大似然(QML)方法容易造成参数估计偏误,特别是当样本结构为n大T小的时候。鉴于此,本文在一般QML基础上,通过重塑误差项的方差-协方差矩阵,修正拟似然函数表达式,得到修正QML,进而估计短面板下含空间、时间、误差三类关联项的固定效应SDPD模型,基于数值模拟和实例应用检验一般QML与修正QML的估计效果。数值模拟结果表明:修正QML比一般QML更精确、更稳健,均方误差修正率随样本短面板结构的增大而增大。实例应用不仅重新评估环境规制与技术创新之间的空间效应,回归结果也再次证实从数值模拟中得出的结论。
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