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半参数纵向模型的惩罚二次推断函数估计被引量：5: 1; 作者赵明涛许晓丽《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第8期3-8,共6页; 针对纵向数据半参数模型E(y|x,t)=XTβ+f(t),采用惩罚二次推断函数方法同时估计模型中的回归参数β和未知光滑函数f(t)。首先利用截断幂函数基对未知光滑函数进行基函数展开近似,然后利用惩罚样条的思想构造关于回归参数和基函数系数的... 展开更多; 关键词纵向数据半参数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

固定效应部分线性可加动态面板模型的惩罚二次推断函数估计被引量：1: 2; 作者丁飞鹏陈建宝《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2018年第1期21-35,共15页; 工具变量法是估计动态面板模型的常用方法,但该方法并没有充分利用现有矩条件,导致所得估计有效性不足.为此,本文首先采用变量变换法消除模型的内生性,再用惩罚二次推断函数法推导出个体内具有一阶自相关结构的固定效应部分线性可加动... 展开更多; 关键词可加动态面板模型变量变换法惩罚二次推断函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

参数估计和变量选择的二次推断函数方法研究新进展被引量：2: 3; 作者赵明涛许晓丽《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第15期22-28,共7页; 二次推断函数已成为纵向数据分析的重要工具。文章介绍了参数和半参数模型的二次推断函数方法研究成果及最新进展,主要包括边际模型和混合效应模型中基于二次推断函数的参数估计、变量选择;二次推断函数方法在经验似然、测量误差模型方... 展开更多; 关键词纵向数据二次推断函数惩罚二次推断函数参数估计变量选择; 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... 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

纵向可加模型的渐近估计: 5; 作者赵明涛王湛春许晓丽《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第19期30-33,共4页; 文章研究纵向数据下可加模型的估计问题。首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计。为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系... 展开更多; 关键词纵向数据可加模型惩罚二次推断函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

单指标纵向数据模型的估计被引量：1: 6; 作者赵明涛许晓丽高巍《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第1期13-19,共7页; 纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和... 展开更多; 关键词纵向数据单指标模型惩罚改进二次推断函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名半参数纵向模型的惩罚二次推断函数估计被引量：5: 1; 作者赵明涛许晓丽; 机构安徽财经大学统计与应用数学学院安徽财经大学管理科学与工程学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第8期3-8,共6页; 基金全国统计科学研究计划项目<我国区域经济增长收敛的实证分析>(2011LY031) 安徽省高校优秀青年人才基金项目<安徽省产业集聚与区域经济发展的互动研究>(2011SQRW048); 文摘针对纵向数据半参数模型E(y|x,t)=XTβ+f(t),采用惩罚二次推断函数方法同时估计模型中的回归参数β和未知光滑函数f(t)。首先利用截断幂函数基对未知光滑函数进行基函数展开近似,然后利用惩罚样条的思想构造关于回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数,最小化惩罚二次推断函数便可得到回归参数和基函数系数的惩罚二次推断函数估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,通过数值方法也得到了较好的模拟结果。; 关键词纵向数据半参数模型二次推断函数惩罚二次推断函数; Keywords longitudinal data semi-parametric models quadratic inference functions penalized quadratic inference function; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计] F064.1 [经济管理—政治经济学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名固定效应部分线性可加动态面板模型的惩罚二次推断函数估计被引量：1: 2; 作者丁飞鹏陈建宝; 机构江西师范大学数学与信息科学学院福建师范大学数学与信息学院; 出处《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2018年第1期21-35,共15页; 基金国家社会科学基金规划项目(16BTJ018) 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD790029) +2 种基金福建省自然科学基金(2017J01396) 福建师范大学创新团队项目(IRTL1704); 文摘工具变量法是估计动态面板模型的常用方法,但该方法并没有充分利用现有矩条件,导致所得估计有效性不足.为此,本文首先采用变量变换法消除模型的内生性,再用惩罚二次推断函数法推导出个体内具有一阶自相关结构的固定效应部分线性可加动态面板模型中未知参数和函数的估计;进一步,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验比较了该方法和半参数GMM法在有限样本下的表现;最后将所述方法应用于实际数据分析中.; 关键词可加动态面板模型变量变换法惩罚二次推断函数; Keywords additive dynamic panel model variable transformation method penalized quadratic inference function; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名参数估计和变量选择的二次推断函数方法研究新进展被引量：2: 3; 作者赵明涛许晓丽; 机构安徽财经大学统计与应用数学学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第15期22-28,共7页; 基金国家社会科学基金青年项目(15CTJ008); 文摘二次推断函数已成为纵向数据分析的重要工具。文章介绍了参数和半参数模型的二次推断函数方法研究成果及最新进展,主要包括边际模型和混合效应模型中基于二次推断函数的参数估计、变量选择;二次推断函数方法在经验似然、测量误差模型方面的研究成果。指出了二次推断函数方法尚待解决的一些问题并对其未来的研究进行展望。; 关键词纵向数据二次推断函数惩罚二次推断函数参数估计变量选择; Keywords longitudinal data quadratic inference functions penalized quadratic inference functions parameter estimation variable selection; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计] F064.1 [经济管理—政治经济学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构安徽财经大学管理科学与工程学院安徽财经大学统计与应用数学学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第19期10-15,共6页; 基金国家社会科学基金青年项目(15CTJ008) 安徽省高校人文社会科学研究项目重点项目(SK2020A0051)。; 文摘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。; 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; Keywords longitudinal data measurement error data additive partial linear measurement error model quadratic inference function penalized quadratic inference function; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名纵向可加模型的渐近估计: 5; 作者赵明涛王湛春许晓丽; 机构安徽财经大学统计与应用数学学院中国民航科学技术研究院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第19期30-33,共4页; 基金国家社会科学基金青年项目(15CTJ008) 安徽省高校人文社科重点项目(SK2020A0051)。; 文摘文章研究纵向数据下可加模型的估计问题。首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计。为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系数的惩罚二次推断函数,证明了估计的渐近性质,结果显示,该方法具有较强的理论价值。; 关键词纵向数据可加模型惩罚二次推断函数; Keywords longitudinal data additive models penalized quadratic inference function; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名单指标纵向数据模型的估计被引量：1: 6; 作者赵明涛许晓丽高巍; 机构安徽财经大学统计与应用数学学院安徽财经大学管理科学与工程学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第1期13-19,共7页; 基金国家社科基金青年项目<纵向数据下变系数测量误差模型的参数估计和变量选择方法研究>(15CTJ008); 文摘纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和非参数估计问题。该方法利用多项式样条回归方法逼近模型中的未知联系函数,将联系函数的估计转化为回归样条系数的估计,然后构造关于样条回归系数和单指标系数的惩罚改进二次推断函数,最小化惩罚改进二次推断函数便可得到模型的估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,最后得到了较好的数值模拟结果和实例数据分析结果,结果显示该方法适用于半参数纵向模型的参数和非参数估计问题。; 关键词纵向数据单指标模型惩罚改进二次推断函数; Keywords longitudinal data single index models penalized improved quadratic inference function; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	半参数纵向模型的惩罚二次推断函数估计	赵明涛许晓丽	《统计与信息论坛》 CSSCI	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	固定效应部分线性可加动态面板模型的惩罚二次推断函数估计	丁飞鹏陈建宝	《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	参数估计和变量选择的二次推断函数方法研究新进展	赵明涛许晓丽	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	纵向数据下可加偏线性测量误差模型的变量选择	许晓丽赵明涛	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	纵向可加模型的渐近估计	赵明涛王湛春许晓丽	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	单指标纵向数据模型的估计	赵明涛许晓丽高巍	《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料