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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴明华
本文在Choi等(2008)的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘(FGLS)法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发现FGLS方法可以有效消除单位根序列及平稳自相关序列间的虚假回归现象,但在单位根序列长度较小时,表现不佳。本文还以研究沪、深股市指数间关联关系为例,对差分普通最小二乘回归法和FGLS两种建模方法进行比较,结果表明当样本量足够大时,在动态预测精度的评价标准下,FGLS方法更好。
关键词：
有限样本 广义最小二乘法 虚假回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
伍兴国 雷钦礼
文章从个体的角度探讨最小二乘法下的估计系数的形成过程,得出一元回归中的回归系数是各个数据点上的回归系数以Epanechnikov核函数进行加权形式的。并在此基础上,推广到多元线性回归,多元线性回归的估计系数本质上为一种参数结构,它是以自变量的协方差矩阵为联系纽带,将回归系数分解为偏回归系数,将两个系数结合起来澄清目前计量经济学和统计学的一些问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐伟 刘广应
文章剖析了"偏最小二乘回归模型"的原理,指出了它的局限性以及使用的必要条件。并通过"成分数据线性回归建模"的应用实例说明有时利用偏最小二乘法建模效果并不好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
作为普通最小二乘法的改进,加权最小二乘法用于存在异方差问题的线性回归模型的参数估计。文章通过对加权最小二乘估计量、加权最小二乘变换的分析,并结合实际例证研究发现,加权最小二乘法在应用中存在一些不足之处,因而当发现模型存在异方差时使用加权最小二乘法是存在风险的。
[期刊] 统计研究
[作者]
欧阳志刚
在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘法的估计结果构造LMD统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了LMD的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造LMF统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下,LMF与LMD的检验势没有显著差异,但LMF的水平扭曲小于LMD。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡佳
物流配送中心选址问题的关键在于配送路线规划以及配送中心的具体地址选择。将物流配送中心选址问题的模型简化为总体运送费用的模型,采用最小二乘法原则推导了配送中心地址的迭代公式,并分别针对单配送点选址问题和多配送点选址问题进行了分析,还求解了多配送点选址情况下的物流服务分配矩阵。最后结合实际情况,进行了案例分析,验证了该方法的可行性与实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵梦楠 周德群
在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法(DGLS)应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘清 葛永慧
文章运用不同的误差(粗差)影响模型、不同的稳健估计方法和不同的斜率,利用仿真实验的方法探讨了在一元线性回归问题中稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)的相对有效性。结果表明,RLS和RTLS相对于观测值(因变量)的估值,RLS大多数情况下都优于RTLS,在个别情况下RTLS优于RLS。RLS和RTLS相对于回归系数的估值,RLS更优。对于一元线性回归,RTLS相对于RLS并没有明显的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
董彦彦 邱祎
季节调整模型是趋势预测的核心方法之一,其核心思想在于通过观察数据相对于平均值或者趋势预测值的偏离状况,判断未来的变化。但是在目前的包含趋势的季节调整模型,往往仅依赖被观测数据和时间之间的一元线性回归方程作为测量数据偏离度的依据,这种处理方法因为自回归问题而存在着参数估计结果方差加大,难以真实反应变量的客观变化走势的问题。文章提出使用LM检验判断回归方程的有效性,使用广义差分变化法消除自回归问题,并在此基础上进行季节调整模型构建,为广泛应用的季节指数估计方法提供更为有效的科学方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
最小一乘法和最小二乘法在估计思想上有着相同的渊源,而在实现路径上有所不同:最小一乘法属于中位数回归而最小二乘法属于均值回归。由此,两者在回归系数的计算、回归直线的性质和估计结果等方面均存在较大差异。文章在理论分析的基础上进一步通过例证,将两类估计方法在计算、优劣势和应用范围做出了比较和分析。
关键词：
最小一乘法 最小二乘法 比较分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡德 郭刚正
参数估计是一种样本推断总体的技术,它作为统计推断的重要部分,在研究经济金融问题中得到广泛应用。参数估计方法很多,最常用的方法一般分为三大类:最小二乘法、矩法和最大似然法,每一类方法中又包含若干子估计法。文章从参数估计方法的特点、适用条件和估计精度入手,比较同类方法之间、不同类方法之间的异同,并通过具体的经济金融问题进行实证分析,论证比较研究的实效性。
关键词：
比较研究 最小二乘法 矩法 最大似然法
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱春浩
一、最小二乘法与最小一乘法的原理设有n个数a1,a2,…,an,要找一个数x反映这组数的总的情况,使得x和这n个数的偏差
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈斌 王天东
文章基于模糊判断矩阵完全一致性的概念,提出了基于模糊判断矩阵的广义混合最小二乘法,对该方法的若干性质进行了分析,介绍了相关的迭代算法,通过算例对该排序方法的有效性进行了证明。
关键词：
模糊互补判断矩阵 排序 迭代算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王福昌 曹慧荣 朱红霞
文章对经典的最小二乘和全最小二乘方法的应用背景、原理与算法进行了介绍,给出了它们在线性模型参数估计中的MATLAB实现;通过计算机仿真说明了在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到的参数估计更接近于真实参数。
关键词：
最小二乘 全最小二乘 线性模型
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