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[期刊] 统计研究
[作者]
刘静 欧阳资生 吴喜之
本文讨论了指数族广义部分线性单指数模型(Generalized Partially Linear Single Index Models,GPLSIM)的惩罚样条迭代估计,提出了基于惩罚似然和一组预先取定的单指数参数向量α的初始估计的迭代估计算法。另外本文还通过一组模拟数据的分析对所提出的迭代算法进行了验证。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵静
针对部分线性单指标模型,文章构建了一种基于LASSO的部分线性单指标模型局部惩罚样条估计方法,以变异系数作为判断数据离散程度的依据,首先通过计算各节点中数据的变异系数,构造局部惩罚权重矩阵,由局部二次逼近方法,得到了带有LASSO局部惩罚的参数估计值,并讨论得出无惩罚样条估计和均匀惩罚样条估计是局部惩罚样条估计的特殊情况,然后使用"去一分量"法和Levenberg-Marquardt算法得到单指标部分的参数估计值,最后通过Monte-Carlo模拟验证了该方法的有效性和正确性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
丁飞鹏
本文将个体效应与模型的线性部分和非线性部分同时进行估计,构建了惩罚二次推断函数估计法,估计了个体内具有自相关结构的随机效应部分线性单指数动态面板模型。该方法的优点是能够克服由个体效应引起的内生性问题,因此无论滞后因变量处于线性部分还是处于非参数部分均可得到一致有效的估计。进一步,本文证明了该估计方法的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验评估了该估计方法在有限样本下的表现。
关键词：
单指数模型 动态面板模型 二次推断函数
[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] 数理统计与管理
[作者]
梁永玉 田宇 田茂再
空间变系数模型是一种研究空间非平稳数据的有效工具。本文介绍了空间变系数非参数回归模型,研发了的一种基于二元惩罚样条逼近的分位回归估计方法,该估计方法不仅可以处理具有复杂边界、不规则形状的空间区域,而且还展现出不同分位水平下的解释能力。在两种不同的情形下,分别给出了所提出估计量的理论性质,即收敛速率和渐近分布。对于参数的估计过程,提出一种基于交替方向乘子(ADMM)迭代算法实现模型的求解。数值模拟结果显示本文提出的估计方法比均值意义下更稳健。最后,利用我国空气质量实际数据说明该模型及估计方法的应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
安佰玲 魏传华
作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的半参数模型。文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺建风 李宏煜 陈飞
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
关键词：
抽样估计 惩罚样条 模型校准估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾光同
文章阐述了广义线性模型参数的极大似然无惩罚和1-范数约束即Lasso惩罚估计形式,但极大似然的Lasso惩罚估计不是逐片线性的。那么对Lasso惩罚估计形式进行局部两次泰勒展开,进行局部二次逼近,从而得到Lasso惩罚的重复加权最小二乘估计路径形式,实现估计的逐片线性,相关研究为广义线性模型的惩罚回归估计的深入研究和应用提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁永玉 田茂再
文章针对空间数据统计与回归建模，提出空间部分线性变系数模型，并提出了一种基于二元惩罚样条的非参数逼近分位回归估计方法。该方法不仅可以有效地处理变系数部分复杂边界、不规则形状的空间区域划分和非参数函数的逼近，而且整体上展现出不同分位水平下的解释能力。同时，针对模型实现问题，还提出了基于交替方向乘子法(ADMM)的参数估计算法，数值模拟说明该方法的估计结果更加稳健、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙燕 胡美娣
许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王明辉 尹居良
本文主要研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。具体来说,首先利用分位数回归方法,得到参数向量的分位数估计。在此基础上,运用概率权函数方法,给出未知回归函数的非参数估计。在一定的正则条件下,论文进一步证明了参数估计量的渐近正态性,也得到了回归函数估计的收敛速度。最后通过模拟研究与实际数据分析验证了方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计研究
[作者]
赵明涛 许晓丽
纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田萍 马国锋
本文首先讨论了纵向数据部分线性模型:yij=x'ijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果。由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲁小凡 孙志华 王晴晴
在很多研究领域,数据经常出现右删失的情况。响应变量出现右删失时的统计估计问题吸引了很多关注。然而协变量出现右删失的情况并未受到应有的关注。本文对协变量出现删失时的部分线性模型的估计问题进行研究。我们采用逆概率加权方法对协变量的删失进行处理,构建了回归系数和非参数函数的估计,证明了估计的渐近性质。数值模拟和实例分析结果表明所提方法表现很好。
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