加总模型与扩展的高斯—马尔科夫定理

本文将经典的高斯—马尔科夫定理推广到加总数据层面,探讨三类加总形式下加总模型参数估计的最小方差线性无偏性质;揭示加总模型最小方差线性无偏性与非加总模型最小方差线性无偏性之间的关系。在满足正态误差项的假设下,进一步分析加总模型参数所具有的最优无偏特征。最后运用蒙特卡洛方法对加总模型的参数无偏性特征进行数值模拟。

基于统计信号处理的多属性群决策问题探讨

文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题,结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法。该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后在有无先验知识的基础上利用高斯-马尔科夫估计定理,将多个专家基于模糊数估计的方案属性值和权重值集结成群体估计值;最后通过加权比较得到各个方案的排序。实例分析验证了方法的有效性和实用性。

计量经典回归模型中几个基本问题的思考

众多计量经济学文献在经典线性回归模型的基本结论的推演中,对OLS矩阵结果的相关依据、矩阵(XTX)-1的存在性、高斯-马尔科夫定理中的有效性等方面,或过简,或不够精准,或有瑕疵.作者就这几个基本问题作一探讨.