响应变量缺失下自适应变系数EV模型的估计与渐近性质

讨论响应变量缺失情况下自适应变系数EV模型的估计问题,利用核估计方法对参数和系数函数进行两步估计,证明估计值的相合性和渐近正态性,数值模拟对所得的两步估计值进行比较,并且得出第二步估计值要优于第一步估计值.

自适应变系数EV模型中系数参数的估计

从一般情况下的变系数EV模型入手来讨论一种新型的自适应变系数EV模型,主要是介绍了这种新型模型中的系数参数的估计,进而讨论了参数估计的相关性质.对估计中权函数的性质,估计的渐近性进行了讨论并给出了严格的证明.

自适应变系数EV模型系数函数中β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,来讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MAT-LAB将一步迭代估计出来的结果进行了检验.

自适应变系数EV模型系数函数估计的模拟

本文主要介绍了自适应变系数EV模型的由来,并讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB将两步核估计出来的结果进行了检验.

变系数模型的稳健变量选择与结构识别

研究了稳健回归下变系数模型的变量选择和模型结构识别问题。利用B样条基函数近似非参数系数函数,建立自适应组Lasso双惩罚函数选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,同时估计未知的非参数系数函数。在一定条件下,证明了所提出的惩罚估计量具有相合性和稀疏性。通过数值模拟验证所提方法的有限样本性质。

一类新型变系数EV模型中参数β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB软件将一步迭代估计出来的结果进行了检验,使估计结果在图形中得到了体现,从图中可以看出,估计值与真实值非常吻合.

变系数EV模型系数参数的一步核估计

利用核函数法和广义最小二乘法给出了一般变系数EV模型系数参数的估计,得到了估计的强相合性.模拟计算表明估计的效果优良.

变系数结构关系EV模型的参数估计

研究了当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何.采用加权正交回归方法估计结构关系EV模型的变系数,在比较弱的条件下证明了用这种方法得到的估计具有强相合性.

变系数EV模型系数参数核估计的改进估计

对变系数EV模型的估计问题进行深入研究,利用核函数法和广义最小二乘法运用类似于迭代的方法改进了变系数EV模型系数参数的估计。首先,将一步核估计■0(ti)(i=1,…,n)代入模型,用广义最小二乘法得到β的第二步估计=Sn-1XT(Y-■0(T))。然后,再将的值代入模型中,将■0(ti)还原成β0(ti),定义β0(t)的最终估计为0(t)=μ10∑i=n1wni(t)(Yi-XiT)在适当的正则条件下,证明了所给的估计具有相合性和一致相合性。最后借助Matlab对估计量进行了模拟研究,结果表明估计的效果较已有结果有所提高。

变系数EV模型在人民币汇率中的应用

将自适应变系数EV模型在计算机模拟实验的基础上推广到人民币汇率应用中,并利用该模型对人民币美元汇率的月度数据进行拟合预测.实证研究结果表明:自适应变系数EV模型的拟合效果优于FAR模型、AFAR模型的拟合效果,其预测精度也是这几种模型中最优的,可以为研究人民币美元汇率今后的趋势提供帮助.

变系数EV模型系数参数的两步核估计结果的比较

利用核函数法和广义最小二乘法对一般变系数EV模型给出了参数的两步估计,并从误差方差的角度对其结果进行了比较.

变系数线性结构关系EV模型中参数β〔t0〕的加权M估计的渐近正态性

考虑变系数多维线性结构关系EV模型y=xTβ〔t〕,Y=y+ε,X=x+u,利用一般的函数ρ〔·〕.构造了参数β〔t〕=β1〔t〕,β2〔t〕,…,βp〔t〕T〕在t=t0处的参数β〔t0〕的估计量β^n〔t0〕,并证明它具有渐近正态性.

变系数EV模型的局部纠偏经验似然

本文研究变系数EV模型,构造了未知系数函数的局部纠偏经验对数似然比统计量,在适当条件下,证明了所提出的统计量都具有渐近χ2分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域.通过模拟研究比较了经验似然方法与正态逼近方法在逐点置信域构造方面的优劣.

随机变系数线性结构关系EV模型参数估计的强相合性

证明了随机变系数线性结构关系EV模型中参数估计的强相合性.

随机变系数线性结构关系EV模型的参数估计

利用随机加权正交回归最小二乘法给出了随机变系数线性结构关系EV模型中的参数估计.

基于光滑门限估计方程的变系数EV模型的变量选择方法

结合基函数逼近以及光滑门限估计方程,对变系数EV模型的变量选择问题提出了一个新的变量选择方法;该变量选择方法可以同时进行系数估计和变量选择,并且不需要解任何凸优化问题,因此实际应用中将大大减少计算量.

变系数线性EV模型的经验似然推断

考虑变系数线性EV模型,构造了模型中未知系数函数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量具有渐近2χ分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域,并给出了未知参数的最大经验似然估计(MELE),证明了其渐近正态性.

纵向部分线性变系数EV模型的估计

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域.在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计.本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables,EV)模型的估计问题.利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质.数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值.

响应变量缺失下半变系数部分线性EV模型估计的渐进性

讨论了响应变量随机缺失下的半参数变系数部分线性EV模型的估计与渐进性质问题,利用核估计方法分别给出模型中系数函数的第一步和第二步估计,证明了估计值的渐近正态性及系数函数估计的相合性,数值模拟显示第二步估计值比第一步估计值更优。

半参数单调变系数部分线性EV模型的估计

主要研究半参数单调变系数部分线性EV模型的估计问题,提出了单调纠偏profile最小二乘估计方法,给出了模型中未知参数和单调变系数函数的估计,并在适当条件下证明了参数估计的渐近正态性和非参数单调估计的渐近性质.最后利用计算机数值模拟验证了本文所提方法的可行性及有限样本估计结果的性质.