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题名效益改进的广义随机后悔最小化模型的估计及应用
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作者
刘常彪
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机构
广西财经学院中国-东盟统计学院
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出处
《统计与决策》
北大核心
2025年第11期62-67,共6页
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基金
统计学广西一流学科建设项目(X1211900408009)
广西高校人文社科重点研究基地广西教育绩效评价研究协同创新中心项目(X1-21-14-24-03-003)
+1 种基金
广西统计局重点课题(2025GX37)
广西财经学院高层次人才项目(X2221610009)。
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文摘
文章考虑使用秩序数据估计广义随机后悔最小化模型,当个体报告了他们选项(或部分选项)的排名,而不仅仅是最优的选项时,模型的参数估计量更有效。研究表明,使用秩序数据估计模型参数,模型参数的识别条件是不变的,该方法克服了仅使用最优数据估计模型参数的局限性,所提出的方法可以被看作多元极值模型中极大似然估计方法的拓展。理论分析和蒙特卡罗模拟研究表明,当使用排名这一额外信息时,估计的效率会明显提高。模拟对比广义随机后悔最小化模型的极大似然估计方法和随机效用最大化模型的极大似然估计方法,结果表明,使用秩序估计方法得到的模型参数估计量有着更小的偏差和均方根误差。基于真实数据的实证分析结果也表明,该估计方法是有效的。
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关键词
随机效用模型
随机后悔最小化模型
秩序数据
效益改进
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Keywords
random utility model
random regret minimization model
ordered data
efficiency improved
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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