带有误差变量的自回归模型的局部多项式估计

该文主要研究带有误差变量的自回归模型的自回归函数的非参数估计问题,应用卷积核函数,给出了自回归函数的局部多项式估计,考察了局部多项式估计的相合性和渐近正态性,最后作了模拟计算.

带有测量误差Poisson回归模型的变量选择

Poisson回归模型是一种特殊的广义线性模型,被广泛用于计数数据的建模.然而在很多应用中,模型中的协变量很难被精确测量,在进行变量选择和参数估计时,这些测量误差通常难以处理,特别是当维数较高时.针对这一问题,本文提出了一种惩罚的偏差校正方法以确定带有测量误差的Poisson回归模型(MPR)的真实结构.该方法惩罚了专门设计用于处理测量误差的目标函数,并在一个有界的区域内利用复合梯度下降算法给出回归参数的估计.通过随机模拟验证了本文所提出方法的有限样本性质.

单个协变量带有测量误差的多维结构回归模型

给出可交换条件下单个协变量的带有测量误差的多维结构回归模型,利用该模型研究总体平均处理效应的估计,给出当暴露组和对照组的协变量测量误差同分布时总体平均处理效应的拟极大似然估计及其性质.

带有误差协变量的半参数单调回归模型的统计估计

文章研究了部分协变量不能直接观测但有辅助变量可用时,半参数单调回归模型的统计估计问题。利用辅助变量信息校正带有误差协变量模型,给出了模型中未知参数的profile最小二乘估计和非参数函数的单调最小二乘估计。并在一定条件下证明了所得估计的渐近性质,通过数值模拟实验进一步说明了估计方法的有限样本性质。

利用误差变量联立方程组建立南方杉木一元立木材积模型和胸径地径回归模型

利用我国南方的杉木实测数据,采用误差变量联立方程组方法,同时建立了胸径一元材积模型、地径一元材积模型和胸径—地径回归模型。结果表明:地径与胸径之间相关紧密,其回归模型的确定系数可以达到0.96以上;地径一元材积模型的预估精度要明显低于胸径一元材积模型。

存在测量误差的面板自回归模型的工具变量估计

对于存在测量误差的面板数据自回归模型,首先讨论了POLS(Pooling OLS)和LSDV(least square of dummy variable)估计存在向零的衰减偏差及其非一致性,其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

基于线性回归变量误差模型的工具变量法与校正似然法的比较

文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论。

协变量带误差的随机删失数据线性模型的一类半参数估计

考虑线性模型Yi=Xi^Tβ＋εi,i=1，2，…，n，其中Yi为随机右删失因变量，Xi难以观测，或需要较高成本才能得到其精确观测值，故转而观测与Xi相关的相对易得的随机变量Xi利用数据集{（Xj，Xj）}n＋N,j=n＋1估计E[X｜X^-]的同时，给出了参数向量β的一类半参数估计，并且证明了估计量的渐近正态性．

基于工具变量的变系数测量误差模型的分位数回归估计

文章考虑协变量含有测量误差的变系数模型,为了消除测量误差的影响,在估计过程中引入工具变量,利用工具变量对含有测量误差的协变量进行校正.为了获得稳健估计,利用分位数回归方法得到不同分位点上系数函数的估计.在一些正则条件下,证明了所提出的估计的渐近正态性.模拟研究比较了Naive估计,基于工具变量校正的分位数回归估计(IVQR)以及基于工具变量校正的最小二乘估计(IVLS),模拟结果表明文章提出的方法优于已有的方法.最后采用文章提出的方法对中国农村居民的金融资产余额的影响因素进行了分析,结果表明住户债务余额系数呈现U型变化,家庭收入系数呈现倒U型变化.

热电偶动态响应的带外部输入自回归模型

热电偶测量动态温度受到热电偶自身动态特性的制约和影响。为了评价热电偶的动态特性,建立了一种双气流环境下的热电偶动态响应实验系统,测量热电偶在两种不同温度气流交替激励下的响应。由于激励温度本身也存在测量误差,当用回归方法分析热电偶响应过程时,响应过程构成了一种变量带误差问题。为了获得热电偶动态响应的无偏估计,建立了热电偶动态响应的状态空间方程,用随机扰动与确定性模型结合的方式描述热电偶动态响应过程,采用一种带外部输入自回归模型对响应过程进行辨识。以一种工业中常用的露端式镍铬镍硅热电偶为对象,给出了一个算例。实验和计算结果表明,带外部输入自回归模型适用于双气流环境下热电偶动态响应能力的评价。

经济预测的一种统计方法——一类可变参数的回归模型

一、引言回归分析中的一元线性与非线性回归方程是实际中经常要遇到的。求一元线性与非线性回归方程大都采用最小二乘法。假设随机变量y～N(E(y),σ~2),其中E(y)=μ(x)=α+βx,α,β为两个待定参数,也就是说,变量y与x满足线性模型 y=α+βx+ε其中ε～N(O,σ~2),随机误差ε是除去X对y的线性影响以外的其它各种因素对Y的影响,亦称ε为方程误差。

一种相关观测的Partial EIV模型求解方法

Partial errors-in-variables(Partial-EIV)模型作为EIV模型的扩展形式,其构造方式更有规律,解算方法更为简便,能有效应用于实际情况。针对已有Partial EIV模型方法未考虑观测向量和系数矩阵存在相关性这一情况,通过提取观测向量和系数矩阵组成的增广矩阵中非重复出现的随机元素,构建更具一般适用性的Partial EIV模型,在该模型的基础上,将特殊假定条件扩展到不限定观测数据相关性的一般情况,详细推导了观测向量和系数矩阵元素相关且不等精度情况下的加权总体最小二乘方法,通过算例试验,并与目前已有的解决EIV模型相关观测情况下的方法进行了比较分析,研究表明本文方法可以提高计算效率,更具一般性,特别是对于观测向量和系数矩阵中存在常数元素和重复元素的情况。

公共图书馆事业投入成本模型的建立和分析

以公共图书馆事业投入成本及图书馆员工和读者人数为解释变量 ,利用回归分析方法 ,建立事业投入成本模型 ,并用实例验证模型的正确性 ,为评价公共图书馆事业资源的有效利用 ,控制图书馆事业支出提供了科学依据。

泊松回归模型中协变量含误差的经验似然推断

在模型的协变量含有测量误差的情况下,考虑一类泊松回归模型的统计推断问题.通过巧妙地构造辅助随机向量,提出一个工具变量类型的经验似然统计推断方法.证明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信区间.所提出的估计方法可以有效地消除测量误差对估计精度的影响,并且具有较好的有限样本性质.

带有测量误差的线性回归模型

通常在研究线性回归的问题中只是考虑因变量存在误差或扰动项.在很多情况下,线性回归中自变量也是带有误差的,并且当自变量误差存在时,用常用的参数估计方法,比如一般最小二乘法,得到的模型参数的估计值是有偏的且非一致的.采用工具变量法来处理这类问题,并通过数据模拟分析工具变量法.

不同估计模型最优套期保值比率绩效研究

本文主要介绍了在最小方差思想下最优套期保值比率的估算方法，分别用OLS、双变量自回归模型、误差修正模型，以及ECM—GARCH模型4种方法对最优套期保值比率进行了估计。结果显示，由于数据没有集群效应，故ECM-GARCH模型不合适，在前3个模型中用误差修正模型得到的套期保值效果最好。