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[期刊] 林业科学
[作者]
符利勇 张会儒 李春明 唐守正
非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的。一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法。本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较。结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢远涛 杨娟 徐梅笛
文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题。提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马薇 袁铭
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
殷亮 王维国
结合广义半参数混合效应面板模型与广义半参数时间序列模型,文章构建广义半参数趋势混合效应面板模型,考虑到解释变量的非平稳性会影响到模型的参数估计,所以将解释变量的非线性时间趋势估计出来,解释变量用非线性时间趋势代替,最后采用加权极大似然估计方法估计模型参数,通过假定被解释变量为指数分布的情况下,验证了估计方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
齐培艳 华文杰 段西发
在HIV纵向数据的分析中常采用混合效应模型。模型中协变量可部分解释个体间的差异,但其往往带有测量误差。同时,由于人体耐药性或治疗方案的失败,病毒载量后期可能会出现反弹。为此,文章提出了含变点和测量误差的半参数非线性混合效应模型,其中,变点表示病毒载量的反弹时刻,反弹后的病毒载量轨迹用非参数函数描述。采用多重估算法对此联合模型的参数进行估计。实例分析表明所提方法具有更可靠的参数估计和较好的拟合效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小英 李迎华 杨雪梅
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴吉林 孟纹羽
针对传统动态混合Copula参数建模所存在的缺陷,提出混合Copula的非参数建模方法,即不对模型的参数进行任何形式的设定,而假设参数为时间的函数,运用局部极大似然估计法来对参数进行估计。本文推导出非参数估计量的渐近正态性质,讨论估计量的偏差与方差的大小,并运用交叉验证法给出最优带宽的选择。有限样本下的蒙特卡洛模拟显示,时变混合Copula的非参数估计具有良好的统计性质。将该方法应用于股市间尾部相依特征的研究发现,大陆股市与美、日、港、英股市间的左右尾部相依性呈明显的时变性和非对称性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘鑫 王维国 薛景 李飒
考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本，在实际应用中，根据研究的需要和两种样本各自的特征，有时将两种样本结合使用，从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法，得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差，结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比，混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差，优于面板数据下的极大似然估计量。
关键词：
混合样本 迭代极大似然估计 双因素误差
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨继生
基于面板数据的结构VAR模型在宏观经济分析中具有很好的适用性。本文选择了两个具有代表性的估计量——参数估计的GMM估计量和半参数估计的PSS估计量,建立了PSVAR模型的估计程序,并将其推广到非线性PSVAR模型中。仿真实验结果显示,对线性PSVAR模型,当样本规模较小时,GMM估计量总体表现要优于PSS估计量。而当样本较大时,PSS估计量有较好的表现。对非线性PSVAR模型,PSS估计量要明显优于GMM估计量。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
在经典随机前沿模型中引入随机效应和空间效应,构建了空间混合效应随机前沿模型。模型考虑了生产单元技术水平的异质性并且可以有效避免忽略内生性问题导致的有偏且不一致估计量,适用性更佳。使用贝叶斯方法估计模型,核心在于推导未知参数的后验分布以及MCMC抽样。相比于其他估计方法,贝叶斯方法简单直观且精度较高,更适合复杂模型的估计。数值模拟结果显示:①贝叶斯估计的精度较高。增加样本容量有助于提高精度。②忽略随机效应,估计精度偏低。数值模拟表明文中模型和方法有存在必要性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋红凤 汤杨冰 徐登可
文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题。基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计。并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性。
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