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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗国旺 吴密霞
本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢琍 刘磊 曹瑞元
本文提出一种新的空间计量模型,部分线性可加空间自回归模型。首先,引入样条逼近可加函数分量,然后利用截面拟似然的思想得到模型参数的估计;所提出的估计方法简单易行,且对误差分布的要求低。通过模拟研究,得到所提出估计方法的有限样本性质,模拟结果显示了所提出估计的有效性;最后,将估计方法应用到波士顿房屋数据进行统计分析,得到了较他人估计更好的结果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘翘楚 冯兴东
部分线性可加模型是半/非参数统计中的常见模型。目前大多数研究围绕着模型参数的估计与推断以及变量选择问题,却对模型的特定参数形式的检验研究较少。然而在实际应用场景中,模型设定的错误有可能带来后续分析的谬误。本文关注于部分线性可加分位数回归模型中的多项式形式检验。我们首先提出基于B样条的两步估计法,并给出了相应估计量的渐近性质;接着我们研究了该模型中可加非参数成分的多项式形式与对应B样条基函数系数之间的联系,并基于这种关系创新性地提出了一种新的假设检验。数值模拟展现了该检验的优越表现,而实际案例的分析也给出了与社会观察颇为一致的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白永昕 钱曼玲 田茂再
在超高维数据中,一方面，协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长；另一方面，超高维数据通常是异质的，协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同，甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先，为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性，引入了一种非凸Atan双惩罚，并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下，证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次，通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明，所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现，尤其是在数据存在重尾的情况下。最后，通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭毳鑫 胡敏 赵志文
文章讨论条件矩约束下自回归模型参数的估计问题。利用经验似然方法,给出了条件矩约束下自回归模型参数的估计,证明了估计量的极限分布为正态分布。在此基础上,通过随机模拟研究说明所给出的方法具有可行性。
关键词：
自回归模型 经验似然 正态分布 条件矩
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凯 张丽君
利用经验似然方法,对二阶部分线性自回归时间序列模型的未知参数和非参数函数进行估计,在一定的条件下证明了参数估计的渐近正态性和未知非参数函数的相合性。
关键词：
经验似然 渐近正态性 部分线性 自回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈凤 刘嘉慧
半参数空间自回归变系数模型因同时考虑了因变量的空间自相关性和回归关系的空间异质性而具有广阔的应用前景。文章针对此模型，基于轮廓拟极大似然估计，提出了常值系数和局部系数的显著性检验方法，以辨识模型中的零值系数，从而更深入地理解回归关系的变化特征；同时，也给出了局部检验可能涉及的多重检验的解决方法。模拟实验验证了所提检验方法的有效性，而基于美国波士顿房屋价格数据的实证分析验证了检验方法的应用效果。
[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]
刘理
经济理论中有时会提出某一回归模型中的系数满足一些约束条件,在规模报酬不变的约束条件下,我们将在面板数据模型中讨论如下问题:(1)如何在以上约束条件下估计模型参数?(2)参数的性质如何?(3)如何检验约束条件是否为真?文章综合讨论了截面相关条件下有约束、截面不相关情形下有约束条件下两种对应情况下的面板协整回归估计方法以及固定效应面板数据有约束条件下的回归估计方法。
关键词：
约束条件 面板数据模型 回归估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯三营 和文琦
部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型，由于它既含有参数部分又含有非参数部分，与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计，并证明估计量的渐近性质，然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带，最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵志文 徐圣楠
文章研究了一阶周期随机系数自回归模型的性质和参数估计问题。首先讨论了该模型均值函数、方差函数以及协方差函数的周期平稳性。其次讨论了当误差服从正态分布时模型参数的估计问题，给出了模型参数的矩估计和最小二乘估计,并通过随机模拟对这两种估计方法进行比较。最后将上述方法用于实际数据的建模拟合分析。结果表明所提出方法具有较小的误差。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[期刊] 上海金融
[作者]
张挽虹
本文基于无约束向量自回归模型研究了分别以货币供应量与利率为代表的数量型及价格型货币政策工具对宏观经济变量的有效性及影响时滞,并利用脉冲响应和方差分解对内生变量受到的信息冲击进行动态分析。分析认为,当前货币供应量对经济变量的影响时滞较利率工具短。央行除了疏通利率传导渠道、加强利率调控的传导效果,也要灵活、前瞻性地调整货币供应量,防止经济过度波动。
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