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[期刊] 统计与决策
[作者]
郑美洁 田波平
条件方差函数及其同时置信带是非参数回归领域的研究热点之一,文章针对重节点数据,基于自然三次样条基和B样条基建立两步样条光滑法模型,利用非参数bootstrap方法,借鉴Song和Yang(2009)的思路,构造条件方差函数及其置信带;在此模型基础上,进行加权迭代改进,建立加权迭代自然三次样条模型和加权迭代B样条模型,基于置信带覆盖率评估模型优劣。研究表明,加权迭代改进可以提高条件方差函数及其同时置信带的覆盖率;交叉检验函数敏感性较差,根据经验选择光滑参数具有可行性;B样条模型以牺牲少量的拟合优度为代价,极大地提高运算速度。
[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。
关键词：
半参数空间 变系数 回归模型 两步估计法
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔航
文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点:第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。
[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] 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] 商业经济与管理
[作者]
朱建平 靳刘蕊
与传统的回归方法相比,函数数据回归可以从连续的角度揭示变量间内在关系发展变化的速率、曲率等更深层次的动态规律性。本文通过对模型参数的基函数展开来构建函数回归模型,并利用该模型对1989-2005年我国城镇居民消费函数进行动态分析。
关键词：
函数数据 回归分析 基函数 消费函数
[期刊] 经济问题
[作者]
王少芬
采用1980～2011年的年度数据,对我国能源消费与GDP之间的关系进行了实证分析。通过线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法对能源消费与GDP关系进行了拟合分析。从拟合效果来看,相对于线性回归模型,引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法更能有效地拟合能源消费与GDP之间的关系,最后提出相应政策建议。
关键词：
能源消费 虚拟变量 非参数回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
武新乾 程芳
文章针对固定设计下异方差非参数回归模型,考虑了基于多项式样条的三种预测方法,即非外推法、线性外推法和非线性外推法。模拟结果表明非外推预测法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)的均值最大,而线性外推法的RMSE和MAE的均值略小于非线性外推法的RMSE和MAE的均值。实证分析结果显示:非外推预测法的平均绝对百分比误差(MAPE)、RMSE和MAE最大,线性外推法的MAPE、RMSE和MAE最小。这表明整体上外推法优于非外推法,而线性外推法是简单可行的。
关键词：
非参数回归模型 多项式样条方法 预测方法
[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] 统计与决策
[作者]
武新乾 程芳
文章针对固定设计下异方差非参数回归模型,考虑了基于多项式样条的三种预测方法,即非外推法、线性外推法和非线性外推法。模拟结果表明非外推预测法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)的均值最大,而线性外推法的RMSE和MAE的均值略小于非线性外推法的RMSE和MAE的均值。实证分析结果显示:非外推预测法的平均绝对百分比误差(MAPE)、RMSE和MAE最大,线性外推法的MAPE、RMSE和MAE最小。这表明整体上外推法优于非外推法,而线性外推法是简单可行的。
关键词：
非参数回归模型 多项式样条方法 预测方法
[期刊] 经济科学
[作者]
沈晓栋 赵卫亚
本文认为我国城镇居民消费行为在不同时期存在显著的差异,而传统的计量经济模型是无法解释的。于是尝试将非参数估计理论引入到回归模型中来,通过建立非参数回归模型及普通的线性回归模型对我国城镇居民可支配收入及消费支出之间的关系进行比较研究。并且分析了反映可支配收入与消费支出关系的时间变边际消费倾向及弹性系数。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
于峰 卢进勇
本文在农产品贸易相关数据基础上运用多元非参数回归模型检验"平滑调整假说"在中国农产品贸易中的适用性。结果显示:农业劳动力调整成本与农产品产业内贸易水平和农业劳动者人均收入均呈反向变动关系,与农产品显性需求和农业贸易开放度均呈正向变动关系,这证实"平滑调整假说"在中国农产品贸易中的有效性。为缓解竞争日趋激烈的农产品贸易给农业带来的调整成本压力,我国应从完善农产品贸易管理体制、科技兴农、实施农产品品牌差异战略等入手,提高农产品产业内贸易水平。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常振海 刘薇
利用非参数主成分回归模型,采用局部线性估计方法对我国1952~2010年原煤产量进行了探讨.结论显示,建国后,整体上发电量,钢产量和工业总产值对原煤产量的影响作用是下降的,特别是1980年到1990年间的影响下降最快,1990年到2002年间有两个阶段中国经济的发展又加强了对煤的依赖,从2002年后中国经济的发展对煤的依赖是较平稳的,没有增强也没有减弱.从预测的结果看,在发电量,钢产量和工业总产值平稳不变的情况下,我国原煤产量将逐步下降,也意味着我国经济对煤的依赖程度将进一步下降。
关键词：
非参数模型 主成分回归 煤产量 预测
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李根 翟伟 黄海博 任皎龙 王登忠 邬岚
为研究高速公路车辆汇合决策行为,采用一种非参数回归模型——多元自适应回归样条(multiple adaptive regression splines, MARS)模型建立了汇合决策行为模型。同时,采用美国下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)项目中搜集的车辆轨迹数据US-101数据集,提取了速度差、纵向间距、横向位置和车线碰撞时间等参数作为影响变量,进行训练和预测,并与分类回归树、梯度提升决策树、随机森林、逻辑回归等模型进行对比。研究结果表明:汇合车辆与主线车道前车之间的速度差对汇合决策行为影响最大; MARS模型和梯度提升决策树模型对汇合决策行为的预测错误率分别低至0.141和0.138,准确性略高于分类回归树、随机森林和逻辑回归模型,但MARS模型的复杂度远低于梯度提升决策树模型,且能够生成显性表达式,反映影响变量之间的交互作用,利于工程应用。MARS模型能够准确预测汇合决策行为,可用于车辆辅助驾驶及自动驾驶系统。
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