带有固定效应的半参数面板数据模型的回归样条估计

本文研究了带有固定效应的半参数面板数据模型的B样条估计.给出了非参数函数m的B样条估计的渐近偏差的表达式.我们的研究结果表明,B样条估计量的渐近偏差不依赖于工作协方差矩阵.通过蒙特卡洛模拟,证实了我们的结论.     

固定效应部分线性单指标面板模型的惩罚二次推断估计

单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中.     

固定效应部分线性可加面板数据模型的惩罚二次推断估计

具有较强解释力和灵活性的部分线性可加面板数据模型在各学科领域应用广泛.针对个体内存在相关结构的固定效应部分线性可加面板数据模型,本文在结合幂样条函数和最小二乘虚拟变量(LSDV)法的基础上,利用惩罚二次推断函数(PQIF)法对模型进行估计,在一定的正则条件下,证明了参数估计的渐近正态性和非参数估计的收敛性,Monte Carlo数值模拟显示所述估计方法具有良好的有限样本表现,同时,我们还将估计技术应用于实际数据分析中.     

双因素误差成分的空间面板模型的参数估计

本文构造了比较一般化的双因素误差成分结构的空间面板数据模型,其中误差成分的设定为个体效应也存在空间相关性.基于广义矩估计方法,通过构造最优的工具变量,寻找合适的矩条件组和权重矩阵,讨论了模型的参数估计问题,并证明了估计量的相合性.通过随机模拟分析估计量的有限样本性质,结果表明加权矩估计量的渐近效果优于未加权矩估计量,并且模型参数的可行的广义二阶段最小二乘估计量的估计效果很好.     

非线性半参数回归模型的最大经验似然估计

对于非线性半参数回归模型的估计问题,利用经验似然方法,给出了回归系数,光滑函数以及误差方差的最大经验似然估计.在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和相合性.     

部分线性变系数模型改进的加权混合Profile-Liu估计

研究半参数部分线性变系数模型的有偏估计,当回归模型参数部分自变量存在多重共线性时,在随机线性约束条件下,融合Profile最小二乘估计、加权混合估计和Liu估计构造回归模型参数分量改进的加权混合Profile-Liu估计,并在一定正则条件下证明估计量的渐近性质,最后利用蒙特卡洛数值模拟验证所提出估计量的有限样本表现性.     

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

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.     

半相依部分线性可加回归模型的统计推断

受实际问题研究的启发, 为减少模型偏差, 提出了一类半相依部分线性可加的半参数回归模型. 这类半相依模型中, 响应变量与 一部分解释变量之间的关系是线性的, 与另一部分解释变量之间的关系未知但具有可加结构, 各方程的误差之间是相关的. 将级 数逼近法、最小二乘法和同期相关的估计结合起来, 提出了用于估计模型参数分量的加权半参数最小二乘估计量(WSLSEs), 和用于估 计模型非参数分量的加权级数逼近估计量(WSEs). 证明了这些加权的估计量比相应的不加权的估计量渐近有效, 并导出了相应的渐近正态性. 另外, 还讨论了利用这些估计量的渐近性质来对模型的参数及非参数分量作统计推断. 用大量的模拟实验考察 了所提出的方法在有限样本情况下的表现, 并对美国的一个关于妇女工资问题的全国纵向调查(NLS)数据集进行了统计分析.     

一类非参数回归模型核估计的渐近性质

研究一类新的非参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归方程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为m(.)和ρ(.),在适当的条件下,证明了估计量m(.)和ρ(.)的渐近正态性.     

纵向数据部分线性测量误差模型的二次推断函数估计

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.     

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

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.     

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北大核心CSCD

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.     

Ψ-混合异方差误差下半参数回归模型的加权小波估计

考虑半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+σiei, i=1,2,…,n,其中(zi,ti,ui)是固定设计点列,ei为Ψ-混合随机误差.用小波估计方法得到了参数,非参数及误差方差的加权小波估计量.在相当一般的条件下,得到了这些小波估计量的渐近正态性及弱收敛速度.     

协变量缺失下部分线性模型的模型选择和模型平均

本文研究了协变量随机缺失下部分线性模型的模型选择和模型平均问题.首先利用逆概率加权方法得出了线性回归系数和非参数函数的估计,并在局部误设定框架下证明了线性回归系数估计量的渐近正态性.然后构造了兴趣参数的兴趣信息准则和频数模型平均估计量,并根据该模型平均估计量构造了一个覆盖真实参数的概率趋于预定水平的置信区间.模拟研究和实例分析分别说明了本方法的优越性和实用性.     

固定设计下半参数回归模型核估计的渐近性质

研究一类新的半参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归过程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为β,g(·)和ρ(·),在适当的条件下,证明了估计量β,g(·)和ρ(·)的渐近正态性.     

因变量缺失下部分线性变系数模型的稳健估计

本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。     

强混合序列的一类中心极限定理及其在回归模型中的应用(英文)

本文研究强混合序列加权和的中心极限定理,同时也给出强混合序列线性过程部分和的中心极限定理.作为应用,利用所得结果,证明固定设计回归模型中一类加权函数估计的渐近正态性.     

强混合样本下回归加权估计的一致渐近正态性

在强混合样本下,讨论固定设计回归模型的加权函数估计的一致渐近正态性,给出一致渐近正态性的收敛速度,这个速度接近n-1／6．     

基于充分降维的半参数不可忽略无响应光滑分位回归

文章在响应变量不可忽略缺失假定下,考察了分位回归的估计问题.文章首先建立半参数指数倾斜响应模型,为克服不可忽略缺失数据的识别性困难,避免多元非参数核估计造成的维数灾难,文章基于充分降维假设,利用数据驱动方法构造缺失工具变量,得到倾斜参数的轮廓两步广义矩估计量和非参数部分的降维核估计量;基于上述估计量建立逆概率加权(IPW)、核辅助估计方程插补(EEI)和增强逆概率加权(AIPW)三种分位回归估计方程,并利用卷积平滑分位损失函数代替经典的分位损失函数克服检查函数不平滑造成的理论和计算困难,回归系数的估计量由经验似然方法得到.理论研究证明了三种估计量等价的渐近正态性和相应对数经验似然比函数的渐近χ²加权和性质.数值模拟比较了上述估计量的有限样本性能.最后对HIV-CD4实际数据进行分析.     

小波估计方法发展综述

小波估计方法一直是统计学领域中的研究热点和难点问题,在数据压缩、流体湍流、信号和图像处理、地震勘探等领域有着广泛的应用价值.本文以小波估计方法在数理统计中的应用为研究对象,重点介绍小波估计方法的基本理论、门限函数种类,以及小波估计方法在完全数据、不完全数据和纵向数据下的研究成果.由于数据的复杂性和不完全性,导致传统的研究方法不再适用,需要结合左截断数据、右删失数据、缺失数据和纵向数据的特点,利用插入法、回归校正法、插补法和可逆概率加权法,构造被估函数的非线性小波估计量,研究非线性小波估计量平均积分二次误差(mean integral square error,MISE)的渐近展开式和估计量的渐近正态性;讨论被估函数存在有限个不连续点时,非线性小波估计量MISE仍然成立;证明非线性小波估计量在包含很多不连续函数的Besov空间里的一致收敛性;利用小波估计方法研究回归模型中参数和非参数估计量的相合性和收敛速度;最后简要探讨小波估计方法未来的可能发展方向.