一类纵向数据边际模型测量误差问题的SIMEX方法

研究了一类纵向数据的边际模型,其中协变量含有测量误差.使用模拟插值(SIMEX)方法估计回归参数,所得参数估计近似地渐进服从正态分布.通过数值模拟考查方法的有限样本性质.结果表明,该方法比忽略了相关结构的条件得分方程方法更为有效.最后,该方法还被用于对一组艾滋病数据的分析中.

纵向数据下存在测量误差的单指标模型的估计及应用

纵向数据是一类在社会学、经济学、生物医学、传染病学等领域有着广泛应用的重要的数据类型.然而在实际问题中,人们会经常遇到变量维数很高且关心的变量不能直接观测也即存在测量误差的情形.为了解决此类问题,本文研究存在测量误差的纵向数据下单指标模型的估计问题.基于局部线性光滑法和模拟外推(SIMEX)法,本文构造了估计单指标参数和非参连接函数的新方法.通过蒙特卡罗数值模拟验证所提估计方法的有效性,与忽略测量误差的Naive估计以及忽略个体内部相关性的估计相比,本文所构造的估计具有更小的均方误差.最后,我们将本文方法应用到上市公司投资需求的实际数据分析中,结果表明在实际问题中测量误差对参数估计影响显著.