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相依条件下部分函数线性回归模型估计方法研究 被引量：2
1
作者 李气芳 苏梽芳 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期904-918,共15页
部分函数线性回归模型是指因变量为标量、自变量包含标量和函数型变量的混合数据回归模型.现有的部分函数线性回归模型估计方法,假设函数型变量服从独立同分布,这与金融等领域函数型时间序列数据的相依特征不符.本文首先针对具有相依特... 部分函数线性回归模型是指因变量为标量、自变量包含标量和函数型变量的混合数据回归模型.现有的部分函数线性回归模型估计方法,假设函数型变量服从独立同分布,这与金融等领域函数型时间序列数据的相依特征不符.本文首先针对具有相依特征的函数型数据提出两种数据驱动的函数主成分表示方法,然后对模型中的回归系数函数进行正则化表示,最后把部分函数线性回归模型的估计转化为多元线性回归模型的估计.蒙特卡洛模拟结果表明,文中所提方法的参数估计误差较小、样本外预测精度较高;实例分析也表明文中所提方法在股票预测上的有效性. 展开更多
关键词 部分函数线性回归模型 相依函数型数据 长期协方差函数 残差协方差函数
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空间自回归部分线性变系数分位数回归模型的广义矩估计及应用
2
作者 丁飞鹏 《统计研究》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页
本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳... 本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性;三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下,本文进一步推导上述新方法的大样本性质,并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示,在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下,新方法的表现稳健;与现有估计方法相比,新方法的综合表现具有一定的优越性。最后,在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中,所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。 展开更多
关键词 分位数回归 空间自回归模型 部分线性变系数模型
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长三角地区数字普惠金融与碳减排:助力还是阻力?--基于函数系数部分线性面板数据模型的实证分析 被引量：6
3
作者 沈小燕 庞国庆 《安徽大学学报（哲社版）》 CSSCI 北大核心 2024年第2期142-154,共13页
基于2011—2019年我国长三角地区41个城市面板数据,运用函数系数部分线性面板数据模型探讨数字普惠金融对碳减排的影响。研究发现,数字普惠金融对碳减排具有显著的非线性促进作用,且这种促进作用受经济发展水平的影响呈现区域异质性。... 基于2011—2019年我国长三角地区41个城市面板数据,运用函数系数部分线性面板数据模型探讨数字普惠金融对碳减排的影响。研究发现,数字普惠金融对碳减排具有显著的非线性促进作用,且这种促进作用受经济发展水平的影响呈现区域异质性。特别地,当经济发展水平超过阈值人均GDP5.42万元时,数字普惠金融对碳减排的正向促进作用呈现先增强后减弱的“U”型关系。机制分析表明,数字普惠金融可以通过提高绿色技术创新水平促进碳减排。进一步研究发现,当经济发展达到一定程度时,数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度对碳减排具有显著的促进作用,且覆盖广度和使用深度的促进作用大于数字化程度。 展开更多
关键词 长三角地区 数字普惠金融 碳减排 绿色技术创新 函数系数部分线性面板数据模型
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部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法 被引量：1
4
作者 李体政 方可 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期659-676,共18页
主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提... 主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。 展开更多
关键词 空间相关 部分线性变系数空间自回归模型 拟最大似然方法 局部线性光滑方法 惩罚似然方法
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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测
5
作者 黄华 刘亚 +4 位作者 马毅航 向思函 何佳宁 王诗婷 郭俊先 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页
可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。 展开更多
关键词 苹果 可溶性固形物含量 可见/近红外光谱 函数型数据分析 函数型线性回归模型
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部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法
6
作者 程瑶瑶 李体政 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期294-310,共17页
部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出... 部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。 展开更多
关键词 空间相关 部分线性空间自回归模型 轮廓拟最大似然方法 非凸罚函数
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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1
7
作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页
部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法
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部分函数型线性回归模型的预平滑估计 被引量：2
8
作者 张雪 田媛 王德辉 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期715-719,共5页
采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型,其中模型的响应变量为标量,解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成.得到了模型系数的估计量,并讨论所提出估计量的相合性.
关键词 部分函数型线性回归模型 函数型数据 预平滑 相合性
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基于部分函数型线性回归模型的改进 被引量：2
9
作者 程丽娟 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期70-72,共3页
金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对... 金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。 展开更多
关键词 部分函数型线性回归模型 函数型数据 预测
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函数型部分线性单指标空间自回归模型 被引量：2
10
作者 李云霞 王心愉 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2023年第2期151-165,共15页
该文提出了函数型部分线性单指标空间自回归模型,该模型综合并拓展了函数型单指标模型和空间自回归模型.基于拟极大似然估计(QMLE)和局部线性方法,构造了一个四阶段估计器来估计参数和非参数分量,并由假设条件给出了参数和非参数分量估... 该文提出了函数型部分线性单指标空间自回归模型,该模型综合并拓展了函数型单指标模型和空间自回归模型.基于拟极大似然估计(QMLE)和局部线性方法,构造了一个四阶段估计器来估计参数和非参数分量,并由假设条件给出了参数和非参数分量估计的渐近性质.在此基础上,通过Monte Carlo模拟研究了估计器的有限样本性能,最后对加拿大气象数据的年总降雨量和日均气温曲线建立了函数型单指标空间自回归模型,研究发现年总降雨量存在负向空间自相关性,日均气温与年总降雨量正相关. 展开更多
关键词 空间自回归模型 函数型数据 单指标模型 QMLE 局部线性回归
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部分线性自回归模型中回归函数的半参数估计
11
作者 王明辉 柳向东 李银 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2020年第1期26-40,共15页
本文主要研究具有一阶自回归误差的三阶部分线性自回归模型中回归函数的半参数估计问题.假定回归函数来自某个参数分布族,利用条件最小二乘法得到参数估计量,再结合非参数核函数进行调整,给出回归函数的半参数估计量.并在一定条件下,证... 本文主要研究具有一阶自回归误差的三阶部分线性自回归模型中回归函数的半参数估计问题.假定回归函数来自某个参数分布族,利用条件最小二乘法得到参数估计量,再结合非参数核函数进行调整,给出回归函数的半参数估计量.并在一定条件下,证明了估计量具有相合性.最后,通过模拟研究验证了此方法的有效性. 展开更多
关键词 部分线性自回归模型 一阶自回归误差 条件最小二乘法 核函数调整 半参数估计
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固定效应部分线性单指标空间自回归面板模型的二次推断函数估计 被引量：1
12
作者 丁飞鹏 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2023年第4期407-426,共20页
从模型结构的特点着手,获得了一些不依赖于工具变量的矩条件.将这些矩条件与二次推断函数法(QIF)和最小二乘虚拟变量法(LSDV)结合,为模型构建了一种新的估计方法.该方法的优点是考虑了空间内生性的同时,还将个体内的相关结构包含其中.... 从模型结构的特点着手,获得了一些不依赖于工具变量的矩条件.将这些矩条件与二次推断函数法(QIF)和最小二乘虚拟变量法(LSDV)结合,为模型构建了一种新的估计方法.该方法的优点是考虑了空间内生性的同时,还将个体内的相关结构包含其中.进一步,在一些正则条件下,研究了模型估计量的大样本性质,发现非参数估计量具有最优收敛速度,参数估计量渐近于正态分布.同时,采用Monte Carlo模拟评价了估计方法在有限样本下的表现,结果表明文中所述方法的表现符合大样本性质,且远远优于忽略相关性的估计方法.最后,将所述方法应用于实际数据分析中. 展开更多
关键词 部分线性单指标模型 空间自回归 面板数据 二次推断函数法
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部分函数线性模型的经验似然推断 被引量：5
13
作者 胡玉萍 冯三营 薛留根 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第2期146-158,共13页
本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计... 本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计量的收敛速度.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究和实例分析比较了经验似然方法与最小二乘方法的优劣. 展开更多
关键词 部分函数线性模型 经验似然 函数型数据 置信域
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具有外生变量部分线性自回归模型的样条估计 被引量：5
14
作者 武新乾 田铮 韩四儿 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2007年第3期377-386,共10页
考虑自回归模型Yt=θ^TXt＋g（Zt）＋εt,t=1,…,n,其中Xt=（Yt-1,…,Yt-d）^T,Zt为实值外生随机变量,θ=（θ1,…,θd）^T为待估参数向量,g为未知非参数光滑函数．基于多项式样条方法,在一定的条件下,给出了θ的估计的渐近正态性,得到... 考虑自回归模型Yt=θ^TXt＋g（Zt）＋εt,t=1,…,n,其中Xt=（Yt-1,…,Yt-d）^T,Zt为实值外生随机变量,θ=（θ1,…,θd）^T为待估参数向量,g为未知非参数光滑函数．基于多项式样条方法,在一定的条件下,给出了θ的估计的渐近正态性,得到了g的估计的收敛速度．模拟例子验证了所得的理论结果． 展开更多
关键词 外生变量 部分线性自回归模型 样条估计 渐近正态性 收敛速度
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部分线性EV回归模型中的极大经验似然估计 被引量：3
15
作者 李高荣 薛留根 冯三营 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第7期667-672,共6页
针对带有协变量误差的部分线性回归模型的估计问题,利用经验似然方法,在一定条件下,证明了所得到的未知参数的极大经验似然估计具有渐近正态性．同时获得了非参数估计的最优收敛速度O_P(n^(-1/3))．
关键词 部分线性回归模型 经验似然 渐近正态性 收敛速度
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半参数变系数部分线性回归模型的渐近性质 被引量：1
16
作者 罗羡华 戴家佳 杨振海 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期660-664,共5页
为了研究半参数变系数部分线性回归模型中非参数分量的统计推断问题,利用局部线性回归方法,给出了变系数函数的porfile最小二乘估计,证明了该估计的渐近偏差、渐近方差,同时获得了该估计的渐近正态性．
关键词 变系数部分线性模型 局部线性回归 profile最小二乘 半参数模型 渐近正态性
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线性回归模型与传递函数模型在时间序列应用上的比较研究 被引量：2
17
作者 刘建平 岑倩青 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第01X期19-21,共3页
如果一个因变量是由一个或多个自变量来解释的,那么对这些数据可以建立回归模型。但如果因变量和自变量同时又是时间序列,则也可以建立传递函数模型(transferfunctionmodels)。与普通的回归模型相比,传递函数模型说明因变量与自变量以... 如果一个因变量是由一个或多个自变量来解释的,那么对这些数据可以建立回归模型。但如果因变量和自变量同时又是时间序列,则也可以建立传递函数模型(transferfunctionmodels)。与普通的回归模型相比,传递函数模型说明因变量与自变量以及扰动项之间关系时,有着更为丰富的结构。在多变量时间序列模型方面,有关线性回归模型与传递函数序列在时间序列方面应用效果的比较很少,因此,本文拟进行这方面的研究,为多变量时间序列建立模型提供参考。 展开更多
关键词 自变量 因变量 参考 解释 数据 线性回归模型 应用 多变量时间序列 扰动 传递函数
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常用非线性函数模型的新近似回归方法及应用 被引量：10
18
作者 张世强 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1997年第1期20-22,共3页
常用非线性函数模型的新近似回归方法及应用重庆医科大学数理教研室张世强对于常用的非线性函数模型（表１），大多数应用统计方面的文献，均采用变量代换的方法，求出近似回归公式。该近似回归公式优点是应用方便，不足之处是对原始数... 常用非线性函数模型的新近似回归方法及应用重庆医科大学数理教研室张世强对于常用的非线性函数模型（表１），大多数应用统计方面的文献，均采用变量代换的方法，求出近似回归公式。该近似回归公式优点是应用方便，不足之处是对原始数据的信噪比（ＳＮＲ）敏感，严重时甚... 展开更多
关键词 非线性函数模型 新近似回归公式 卫生统计
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固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归 被引量：5
19
作者 丁飞鹏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第2期101-109,共9页
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数... 分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。 展开更多
关键词 分位数回归 部分线性单指数面板模型 样条函数
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EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计 被引量：1
20
作者 卢一强 茆诗松 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期31-36,共6页
考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布... 考察部分线性模型y=Xβr+g(t)+ε,ε-N(O,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差.用光滑样条估计非参数函数g(t),结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归,将模型中的未知参数赋以一定的先验,运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样,用后验样本的均值来估计未知参数.MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计.最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果. 展开更多
关键词 部分线性模型 光滑样条 EV回归 BAYES方法 GIBBS抽样 MCMC模拟
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