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[期刊] 统计与决策
[作者]
王芬玲 樊明智
一、引言半参数回归模型最早由Engle等在研究气候条件对电力需求影响这一实际问题提出,它既有参数分量,又含有非参数分量,兼顾了这两种模型的优点。因而它比经典的线性或非参数回归模型更具有灵活性和适用性。关于半参数回归模型的研究工作,
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊明智 田萍
文章考虑纵向数据下半参数回归模型Yij=XTijβ+g(Tij)+εij,利用Profile加权最小二乘法和局部线性拟合方法建立了模型中参数分量β和非参数分量g(·)的估计量。在适当的条件下,给出了估计量的渐近性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛新娜,王红
[期刊] 统计与决策
[作者]
李佳 陈丽芳 杨宜平
文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,将二次推断函数方法引入工具变量线性回归模型.提出了基于工具变量的二次推断函数的估计方法,证明了所提出估计的渐近性质。
关键词：
纵向数据 工具变量 估计方程 二次推断
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 陈建东 朱小芹
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曹幸运 曾鑫 吴刘仓
本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数。通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 刘再明
文章研究了一类固定设计下半参数回归模型的参数分量和非参数分量的估计,在误差是NA序列时,运用数据深度加权技术,得到了深度加权小波估计,并证明了该估计的矩收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨旸
线性模型是数理统计学中发展较早、适用性较强的一个分支。对该模型下参数估计问题的研究是一个非常吸引人的活跃领域,并且该领域的理论与应用研究成果十分丰富。最小二乘估计是参数估计中最重要的一种。文章借助一阶自回归模型,利用鞅差理论对线性回归模型最小二乘估计的强、弱相合性进行讨论。
[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]
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]
赵明涛 许晓丽
文章基于纵向数据研究一般半参数模型y=XTβ+f(t)+ε,其中β为未知的回归系数,f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。利用基函数对f(t)进行展开近似,构造关于β和基函数系数γ的二次推断函数,然后利用割线法法求出β和γ的二次推断函数估计。最后给出估计的大样本性质,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 何晓群
文章研究了纵向数据非参数模型y=f(t)+ε,其中f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。我们选取一组基函数对f(t)进行基函数展开近似,然后构造关于基函数系数的二次推断函数,利用New ton-Raphson迭代方法得到基函数系数的估计值,进而得到未知平滑函数f(t)的拟合估计。理论结果显示,所得到的基函数系数估计有相合性和渐近正态性。最后通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐洁 杨宜平
文章针对面板数据复合分位数回归模型,提出了模型中回归系数的估计方法。首先通过乘一个幂等矩阵消除个体固定效应的影响,避免了估计个体固定效应项;然后利用复合分位数回归方法估计回归系数。在一些正则条件下,证明了复合分位数回归估计的渐近性质。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
欧阳资生 赵霞
在本文中,我们基于指数回归模型,在渐近最小均方误差的准则下,给出了矩估计的门限值和样本点分割的选取原理和方法。利用MC方法,对Burr(1,1,1)、Burr(1,0.5,2)、Fréchet(1)、Fréchet(2)、学生-t4、学生-t6等几种常见的极值分布进行模拟,得到了理想的结果。并运用S&P500指数和Danish火灾数据进行了实证分析。
关键词：
极值指数 矩估计 门限值
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵志文 高敏
随机系数自回归模型能够较好地描述模型系数随时间变化的特性,因此得到了广泛应用。文章讨论具有缺失数据的随机系数自回归模型的参数估计问题,在缺失数据情形下给出了四种模型参数估计方法:无数据填充条件最小二乘法、均值填充法、条件均值填充法以及桥填充法。最后,通过随机模拟说明了上述估计方法的精确性,并给出了应用实例。
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