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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
汤恒 郑智 张伟平
探讨了变系数模型中参系数函数的同质性,其中同一个子群中的个体的系数函数是相同的.在重复观测的条件下,我们用B样条来拟合变系数模型的系数函数,同时用变点检测的方法来进行子群识别.为了解释可能的异常值或重尾分布,我们在M估计的框架下拟合系数函数,在本文中以绝对值(LAD)损失为例.模拟数据表明,当模拟数据集存在异常值或参数函数为重尾分布时,我们的估计方法优于常用的最小二乘(LS)估计.
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕 陆军
本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断。通过蒙特卡洛模拟发现,无论假定的工作相关矩阵是否准确,本文构建的估计都具有较强的稳健性,且用本文方法进行统计推断能够得到更加稳健的结果。
关键词：
纵向数据 稳健估计 经验似然
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姜旭平
组合预测模型是处理预测问题(特别是超短期预测)时所遇到的一个常见,而处理起来又十分棘手的问题。一般来说社会经济问题的发展是具有一定不确定性的。影响这个发展变化趋势的因素往往来自社会经济生活的各个方面,故用某一个预测模型从单一的某个角度来预测社会经济现象的发展变化趋势是非常困难的。要解决这一问题最常用
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李小亮 陈艳
本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。
[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]
郭海兵 李连庆
对纵向数据变系数模型参数估计问题,文章采用构建惩罚似然函数的方法优化选择估计量,并采用三次样条作为惩罚项来控制其光滑性,通过选择合适的光滑参数优化变系数的估计量;然后讨论估计量的数字特征,并通过计算模拟验证结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚
文章借鉴Charles(2005)提出的GARCH模型异常值检测法，提出一种GARCH模型AO型与IO型异常值稳健检测法，模拟不同污染率、不同样本量下的GARCH序列。实证检验结果显示，稳健检测法对异常值检测的正确率显著高于传统检测法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王力宾 张文专
在经济学当中,经常见到结合时间序列和横截面两者的数据(即纵向数据)。纵向数据模型常涉及到随机效应,所以对它的统计分析比一般的固定效应模型要复杂得多,常用的方法或者计算烦琐,需分两少估计,或者在多数情况下不收敛,这极大地限制了对纵向数据的开发利用。本文介绍一类纵向数据模型参数估计的EM算法,这种算法能一次性的估计模型中的所有参数,而且在多数情况下是收敛的。
关键词：
纵向数据模型 EM算法
[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]
丁先文 张文 袁红 陈雪平
文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨保华
关联度的基础是关联系数,关联系数的种类目前有很多,但这些关联系数都普遍存在着共同缺陷,即不能准确体现出负相关关系。文章从理论和实例上指出了原灰色斜率关联系数的疏漏之处,并在此基础上给出了一个改进的灰色斜率关联系数,进而证明了改进的灰色斜率关联系数不仅解决了原改进系数存在的问题,而且还保留了原改进系数的某些良好性质,并能更准确的反映出负相关关系。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗幼喜 李翰芳
文章对含多重随机效应的纵向数据模型提出了两种新的惩罚分位回归法,通过对分位回归系数分别施加Lasso和自适应Lasso惩罚,两种方法能够对模型中的自变量进行自动选择。并设计了参数估计的交替迭代算法,讨论了最优惩罚参数选取方法。蒙特卡罗模拟结果显示,新方法不仅能对分位回归系数做出准确的估计和选择,而且对随机误差分布也具有较强的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 许晓丽
文章研究了相关性数据下变系数模型的非参数估计问题。利用多项式样条回归方法对未知函数系数进行基函数近似,构造关于基函数系数的惩罚修正二次推断函数,得到基函数系数的估计,建立了估计的渐近性质,并通过割线法得到了估计的数值解。结果表明,估计方法具有良好的实际应用价值。
关键词：
相关性数据 变系数模型 割线法
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕晓玲 刘撷芯 戴秀红
变系数模型是一类非常重要的非参数回归模型,由于它考虑了指标变量与协变量之间的交互效应,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。变系数模型的变量选择方法有很多,目前应用较多的是CV、BIC、AIC等。这些方法不同程度地出现了模型选择不稳定的问题,而这一问题在高维数据分析中更加明显。文章将基于估计稳定性的ESCV方法作为一种选参准则应用到变系数模型选择中,以期提高变系数模型的稳定性。选用模型预测均方误差、模型大小以及显著性变量个数及其百分比来度量模型的稳定性。在变系数模型KLASSO估计下,比较ESC
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