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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱霞 潘莹丽
文章针对高维尾期望回归模型的估计问题提出了一种在交互有效的替代损失（CSL）方法基础上进行优化函数改进的分布式估计方法，具体的改进步骤为：通过构建正则化的梯度增强型损失（GEL）函数,使所有Worker机器都能并行地优化各自对应的正则化GEL函数，并通过Master机器对计算结果进行更新。数值模拟和实证分析验证了该改进方法的估计误差收敛于基于所有数据的Centralize方法的估计误差，且相对于CSL方法，该方法具有较快的收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘飞 刘展 赵晓洛
大规模数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察力和决策力的海量、高增长率和多样化的信息资产。分析海量数据的工作异常复杂，主要面临两个挑战：数据的难存储性和偏态性。基于此，文章主要研究以下两个问题：（1）将数据进行分布式存储，减轻单台机器的存储负担，采用尾期望回归分析偏态数据。（2）基于尾期望回归构造全局损失函数的一个交互有效的梯度增强型损失函数，为解决该损失函数的优化问题，提出修正的ADMM算法。模拟研究表明，在有限次主从机器之间交互次数下，提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差。基于全国健康访谈调查（NHIS）数据的实证研究表明，提出的分布式计算方法对国民体重具有良好的预测性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨潇坤 遆俐君
线性回归模型的内生性问题导致参数估计量有偏且不一致。工具变量法作为解决内生性问题的经典方法，在实践中却经常因为难以找到理想的工具变量而无法实现。Gaussian Copula方法通过Copula函数度量内生解释变量与随机误差项的相关性，无须借助工具变量即可修正内生性问题，但是以内生解释变量的非正态性为假设前提。文章基于贝叶斯理论利用最大后验方法估计模型参数，提出一种改进的Gaussian Copula方法，放松了对于内生解释变量分布的假定；同时，通过蒙特卡罗模拟验证了所提方法的有效性；最后，应用提出的方法估计了中国农村居民教育收益率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 靳雨佳
由于人工鱼群算法在获取精确解方面存在局限性,文章对算法的参数以及人工鱼群的聚群行为进行改进,将改进的算法应用于多元线性回归模型的参数估计,并与传统的人工鱼群算法和最小二乘法的结果进行了比较,结果表明,应用改进的人工鱼群算法对多元线性回归模型做参数估计,其结果要优于人工鱼群算法和最小二乘法,为解决回归模型的参数估计问题提供了一种新的有效方法。
关键词：
人工鱼群算法 多元线性回归 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
龚艳冰 戴靓靓 胡娜
文章针对输入自变量和输出因变量是模糊数的模糊线性回归模型,引入模糊数的COWA算子可能性期望。基于COWA算子期望距离测度,提出一种基于决策中偏好最小二乘法的模糊线性回归参数估计方法。并通过员工工作绩效模糊回归的实例,说明方法的有效性和可行性。
[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]
蔡超 何馨怡 李丽
随着计算机技术的飞速发展，大规模数据不断涌现，数据间呈现复杂的非线性特征，这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此，文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归（CE-RNN）模型，通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题，另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明：CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致，且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱进 吴金美 凌晓冬
一、引言测量数据的处理大多转化为回归模型的参数估计问题,其中线性回归模型是最基本的一类。若测量过程中影响随机误差的各因素保持不变,则认为是等精度测量,对应的线性回归模型就是等精度线性回归模型,其参数估计理论已趋于成熟,
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
叶倩婷 龙志和
本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型，并推导最优权重ＧＭＭ估计量，对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后，定义对应的ＦＧＬＳ估计量，对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟，验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明，本文提出的最优权重ＧＭＭ估计量以及总体回归系数的ＧＭＭ－ＦＧＬＳ估计量有很好的小样本性质。
[期刊] 统计研究
[作者]
林飞,曾五一
This paper presents some new ways to estimate the parameters of the linear model by samples in which independent variables are random.
关键词：
回归模型 参数估计方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜素红 陈晓
文章利用非参数可加模型来构造经济增长函数。从研究方法看,文章采用了一种较为简便的非参回归估计方法构造矩阵,并运用Backfitting算法来对该函数进行迭代求解。该方法简单明了,在程序实现过程中避免了选择窗宽的繁冗过程;从实证的角度看,文章从两个方面来考虑经济增长的影响因素:外商直接投资和普通高校招生情况,这两方面皆被目前人们所普遍关注。实证结果揭示了影响经济增长的一些重要特征。
[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]
贺建风 李宏煜 陈飞
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
关键词：
抽样估计 惩罚样条 模型校准估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
武新乾 张刚
为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小。此外,还利用1980—2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法。进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测。
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