纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计

1

作者 赵明涛 许晓丽 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第11期3-11,共9页

基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数... 基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。 展开更多

关键词 纵向数据 测量误差数据 可加部分线性测量误差模型 二次推断函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

非参数部分带测量误差的部分线性模型估计 被引量：2

2

作者 孙燕 胡美娣 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第9期10-14,共5页

许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征... 许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。 展开更多

关键词 测量误差 部分线性模型 FOURIER变换 特征函数 收入消费

在线阅读 下载PDF 职称材料

含测量误差的部分线性模型的发散参数估计(英文) 被引量：1

3

作者 张君 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第3期319-330,共12页

本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法... 本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法,并研究了估计量的相合性与渐进正态性.此外,我们研究了发散参数的发散速度.我们通过模拟来说明该估计的实际效果. 展开更多

关键词 发散参数 测量误差 部分线性模型 替代变量.

在线阅读 下载PDF 职称材料

纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择

4

作者 许晓丽 赵明涛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第19期10-15,共6页

文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本... 文章基于纵向数据研究可加偏线性测量误差模型的模型选择,提出了一种用于模型估计和选择的惩罚二次推断函数方法。利用该方法得到的非零参数的估计是相合的、渐近正态的,可加函数的估计具有最优收敛速度。数值模拟结果显示,在有限样本情况下,该方法要优于基于LASSO惩罚函数的惩罚二次推断函数方法。 展开更多

关键词 纵向数据 测量误差数据 可加偏线性测量误差模型 二次推断函数 惩罚二次推断函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

多元部分线性测量误差模型的B-样条估计(英文)

5

作者 陈广雷 王兆军 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2013年第6期581-592,共12页

本文考虑多元部分线性测量误差模型的估计问题,得到了该模型参数修正的最小二乘估计和非参数函数的B-样条估计.同时,证明了参数估计量的渐近正态性,得到了非参数函数估计的最优收敛速度.

关键词 多元部分线性模型 测量误差 B-样条 渐近正态性

在线阅读 下载PDF 职称材料

纵向数据部分线性测量误差模型的二次推断函数估计 被引量：4

6

作者 李海斌 田瑞琴 李高荣 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2014年第2期151-168,共18页

基于纵向数据部分线性测量误差模型,研究了模型中兴趣参数部分回归系数的估计问题.首先采用B样条方法逼近模型中的非参数函数,然后提出修正的二次推断函数(QIF)方法对模型中参数部分的回归系数进行估计,所提方法可以提高估计的效率.在... 基于纵向数据部分线性测量误差模型,研究了模型中兴趣参数部分回归系数的估计问题.首先采用B样条方法逼近模型中的非参数函数,然后提出修正的二次推断函数(QIF)方法对模型中参数部分的回归系数进行估计,所提方法可以提高估计的效率.在一定的正则条件下,证明了所得到的估计量具有相合性和渐近正态性.最后,通过模拟研究和实例分析验证了所提出估计方法的有限大样本性质. 展开更多

关键词 部分线性模型 测量误差 纵向数据 B样条 二次推断函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计 被引量：4

7

作者 李腾 苏宇楠 魏传华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第7期21-23,共3页

文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值... 文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 Profile最小二乘方法 随机线性约束 混合估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

部分线性测量误差模型中的估计问题（英文） 被引量：1

8

作者 张君 周南光 +1 位作者 楚天玥 林汉玲 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2018年第1期8-20,共13页

本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本... 本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果. 展开更多

关键词 逆卷积 测量误差模型 部分线性模型 重复测量误差数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

纵向数据下非参数带测量误差的部分线性变系数模型的估计 被引量：1

9

作者 王鹏鹏 肖燕婷 《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期291-301,共11页

本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态... 本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 纵向数据 测量误差 二次推断函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测 被引量：3

10

作者 陶志富 杨金 刘兮 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第19期21-25,共5页

针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并... 针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。 展开更多

关键词 区间型数据 滑动窗口模型 部分可加线性模型 交叉熵 宏观经济预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用 被引量：1

11

作者 杨晓蓉 李路 +1 位作者 武皓月 许文婷 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期604-622,共19页

本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据... 本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好. 展开更多

关键词 删失数据 部分线性可加模型 复合分位数回归 数据增广

在线阅读 下载PDF 职称材料

部分线性可加模型的众数回归与变量选择 被引量：2

12

作者 夏亚峰 屈亚蓉 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第6期157-161,共5页

基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了... 基于众数回归对部分线性可加模型提出一种变量选择方法.利用B样条基函数逼近非参函数,自适应LASSO惩罚函数实现参数和非参函数的同时变量选择,在适当的条件下证明变量选择方法具有Oracle性质,给出变量选择的EM算法,数值模拟结果检验了变量选择方法的有效性. 展开更多

关键词 部分线性可加模型 自适应LASSO 众数回归 变量选择

在线阅读 下载PDF 职称材料

因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验（英文）

13

作者 魏传华 郭双 《应用数学》 CSCD 北大核心 2016年第4期797-808,共12页

本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检... 本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性. 展开更多

关键词 BACKFITTING 置信区间 经验似然 部分线性可加模型 缺失数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

部分线性变系数EV模型估计的渐近正态性 被引量：2

14

作者 冯三营 牛惠芳 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期83-87,112,共5页

研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际... 研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际表现。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 局部纠偏 profile最小二乘 渐近正态性

在线阅读 下载PDF 职称材料

带有约束的部分线性变系数EV模型的偏差纠正统计推断 被引量：1

15

作者 樊明智 胡玉萍 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第4期715-722,共8页

本文研究参数和非参数部分均带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型的约束统计推断,综合profile最小二乘估计方法和局部纠偏方法给出模型中未知参数和系数函数的两种约束估计,并在适当条件下证明它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究所... 本文研究参数和非参数部分均带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型的约束统计推断,综合profile最小二乘估计方法和局部纠偏方法给出模型中未知参数和系数函数的两种约束估计,并在适当条件下证明它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究所提估计方法在有限样本下的实际表现. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 约束估计 profile最小二乘 渐近正态性

在线阅读 下载PDF 职称材料

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然 被引量：1

16

作者 夏亚峰 达虎 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第6期160-164,共5页

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良... 利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质. 展开更多

关键词 经验似然 置信域 异方差 变系数部分线性模型 测量误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

缺失数据下部分非线性变系数EV模型的统计推断 被引量：4

17

作者 马奕佳 薛留根 芦飞 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第2期460-474,共15页

该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计... 该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计方法是有效的. 展开更多

关键词 部分非线性变系数模型 缺失数据 局部纠偏 测量误差 渐近正态性

在线阅读 下载PDF 职称材料

部分线性EV模型的惩罚经验似然

18

作者 毛沥悦 陈夏 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期92-98,共7页

研究了当非参数部分带有测量误差时,部分线性模型的变量选择与参数估计问题。在自适应Lasso惩罚函数下,证明了所构造的惩罚经验似然估计具有Oracle性质。同时,考虑了参数的假设检验问题。最后利用数值模拟说明了所提方法的优良性质。

关键词 惩罚经验似然 测量误差 变量选择 部分线性模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

上证行业指数收益率的非线性决定机制——基于Fama-French三因素模型的半参数回归分析

19

作者 李坤明 方丽婷 《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2013年第1期84-93,128,共11页

在三因素模型的基础上,对三因素的非线性影响加以考虑,利用半参数部分线性可加模型实证研究了市场、规模及账面市值比三因素对上证五类行业指数收益率的线性与非线性影响。实证结果表明:市场因素对所有指数均存在显著的正向线性影响,规... 在三因素模型的基础上,对三因素的非线性影响加以考虑,利用半参数部分线性可加模型实证研究了市场、规模及账面市值比三因素对上证五类行业指数收益率的线性与非线性影响。实证结果表明:市场因素对所有指数均存在显著的正向线性影响,规模因素和账面市值比因素对五类指数的线性影响显著但存在差异;市场因素对地产和工业指数分别存在显著的倒"U"型和"N"型的非线性影响,规模因素与公用类指数存在显著的"U"型非线性关系,账面市值比因素对工业和地产类指数存在倒"N"型的非线性影响,对综合类指数则具有显著的"N"型非线性作用。 展开更多

关键词 行业指数 收益率 Fama—French三因素模型 半参数部分线性可加模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用

20

作者 潘青 赵晓兵 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第1期43-52,共10页

对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征... 对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征的纵向医疗费用数据进行拟合与预测,并且使用两种不同的降维估计方法进行模型估计,并将该模型应用于一组含高维协变量的纵向医疗费用数据中进行实例分析.结果表明该模型以及两种不同的降维方法均对纵向医疗费用进行了很好的拟合. 展开更多

关键词 部分线性多指标可加模型 纵向医疗费用 部分充分降维 最小平均方差估计

在线阅读 下载PDF 职称材料