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[期刊] 统计研究
[作者]
孙燕
在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析。随后本文提出了模型非参数和参数部分的估计方法。这里涉及的难点是随机效应的存在导致似然函数中的积分没有解析式,而非参数的存在更加大了估计难度。本文基于惩罚样条非参数估计方法和四阶Laplace近似方法建立了惩罚对数似然函数,其最大化采用了Newton-Raphson近似方法。文章还建立了惩罚样条中重要光滑参数的选取准则。模型在收入差距和健康实例中的估计结果表明数据支持收入差距弱假说,且非参数估计结果表明其具有U型形式,与实例估计结果的比较指出本文提出的估计方法是较准确的。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
褚挺进 华雨臻 丁一鸣 尹建鑫
在有限维参数刻画的误差空间协方差矩阵下,针对带有高维协变量的地理空间线性回归模型的变量选择和参数估计,提出了基于惩罚最小二乘的自适应惩罚最大似然估计算法。给出了维数发散时的两种类型的理论性质刻画——分别是维数发散,但比样本量小时的参数估计的误差收敛速度和稀疏相合性;在维数远远大于样本量时,使用了“主项-对偶项见证”(prime-dual witness)技术得到高维时(p>>n)的非渐近结果的误差收敛速度和模型选择符号相合性。我们发现,在对空间相关矩阵假定某个类(如Matern类)时,若该类待估参数个数有限,则高维协变量的模型选择和参数估计的结果与样本独立时的结果是一致的。通过随机模拟证明了本文使用的坐标下降求解算法的有效性。在一个世界范围内69家实验室的拟南芥的基因型(SNP)与花开时长等表型数据上应用了本文方法进行花开时长表型预测,验证了方法的适用性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏丽丽 田茂再
在零膨胀计数数据的研究中,非零膨胀率和某种分布均值之间可能存在某种单调关系,此时再用普通的零膨胀计数数据的分析方法会偏离实际。因此,文章用一类带约束的零膨胀广义可加模型对此类数据进行分析,约束条件是膨胀率和分布均值之间存在某种线性关系。最后结合惩罚似然估计和EM算法对模型进行参数估计,并在模拟过程中用惩罚样条的方法来克服曲线对数据点的过度拟合问题。通过模拟和实例分析发现,带约束的零膨胀广义可加模型对此类复杂数据有较好的拟合效果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
于力超
在纵向抽样调查活动中,常出现变量数据缺失的情况,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要适用于随机缺失机制下的缺失数据分析问题,常采用插补法生成完整数据集,基于此进行参数估计。本文在非随机数据缺失机制下,研究了几种基于模型的参数似然估计方法,包括模式混合模型法和选择模型法,对单调缺失模式下含缺失纵向调查数据给出了参数估计范例,进而引入随机效应参数,将两种方法加以推广。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵臻 王晓佳 高飞 刘辉舟 杨露
文章针对惩罚最小二乘估计的高精度特性,构建了基于惩罚最小二乘估计的半参数回归模型。并将指数平滑思想融入模型,对模型的误差序列进行趋势外推与大幅度外延预测。实证结果表明了所提方法的有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时，极大似然估计解释性较差，为此本文基于新的惩罚函数ＡｒｃｔＡｎＬＡｓｓｏ，给出Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取，并证明了估计量的ｎ～（１／２）相合性和ｏｒＡｃＬｅ性质。本文结合二阶近似处理、ＬＬＡ方法和梯度下降法给出估计算法，并通过最小化Ｂｉｃ准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示，当样本量较大时，该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的ＬＡｓｓｏ、ｓｃＡＤ和ＭｃＰ方法，样本量较小时，该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明，该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择，是最优的备．．．
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n~(1/2)相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李坤明 陈建宝
在线性参数空间滞后模型中,解释变量的系数一般假设为固定常数,本文放松这种假设,将解释变量的系数设定为某一变量的未知函数,提出一类全新的半参数变系数空间滞后模型;导出该模型的截面极大似然估计,并证明该估计的一致性;用蒙特卡洛数值模拟方法考察该估计在小样本条件下的性质,数值模拟结果显示提出的估计方法在小样本条件下依然有优良的表现。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
汪荣明 蓝欣 刘玉坤 仇春涓
合理的保费厘定对于保险公司至关重要。保费厘定通常可根据理赔的历史数据进行动态调整。在聚合风险模型下,基于可用的个险数据和团险数据,传统的平均理赔额估计方法存在模型假设太强或数据利用不充分等弱点。本文采用基于半参数密度比模型的经验似然估计方法,兼顾非参数模型的灵活稳健性和参数模型的有效性,充分利用历史索赔数据,同时对个险和团险的平均理赔额和条件理赔额进行估计。数值模拟和某公司健康险的真实数据分析表明,相比传统的经验估计,本文采用的经验似然估计具有更小的均方误差,因而更加可靠。
[期刊] 统计研究
[作者]
李扬 曾宪斌
本文针对面板数据模型的惩罚似然变量选择问题,比较研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四种罚函数的渐近性质。模拟结果验证了在面板数据情况下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性质同样成立,且它们在变量选择准确性、参数估计精度和模型预测精度三方面的效果都优于Lasso。为了合理选取调整参数,本文考虑AIC、BIC、GCV、Cp四种准则,通过模拟显示BIC和GCV的表现通常要优于AIC和Cp。作为实证研究,本文在面板数据框架下应用惩罚似然方法对上市公司市盈率影响因素进行选择,以期对股市投资者做出理性投资决策有一定指导价值。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
曲爽 顾希媛 张轶男
项目反应理论(Item response theory,IRT)是教育心理测量理论中发展较快的理论之一,称名反应模型是IRT中一个基本的项目反应模型.该文借助2015年de la Torre提出的一种参数估计方法—打折似然方法,将它与拟牛顿法中的BFGS方法结合对称名反应模型的参数进行估计.模拟研究表明:新的估计方法可有效地减少计算量.
[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] 统计研究
[作者]
唐礼智 刘玉
本文通过构建同时包含因变量和误差项空间滞后的随机效应半参数变系数面板模型,拓展了现有模型的灵活性和适应性;采用截面极大似然估计方法得出了参数和非参数的估计。理论证明发现:在一定的正则条件下,所有估计量具有一致性和渐近正态性。数值模拟显示:估计量具有良好的小样本性质,估计精度随着样本容量的增加而增加;空间权重矩阵的选择对估计量的表现没有产生显著差异,但是在Case权重矩阵下,当样本量相同时,空间相关系数的估计偏差随着空间权重结构复杂度的增加而扩大。
关键词：
半参数 变系数 广义空间滞后 面板模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 张新生
高斯图模型的精确矩阵的诸元素可以利用系列线性回归模型进行解释。在具有带状结构的高斯图模型场合下,文章对诸线性回归系数施加嵌套的l1惩罚,得到精确矩阵的改进的嵌套Lasso估计。通过局部平方近似及牛顿迭代算法,能很方便得到估计结果。数值模拟结果表明精确矩阵的嵌套Lasso估计提高了估计速度和估计精度。
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