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.     

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.     

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.     

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.     

纵向数据下线性模型的模态回归估计

本文考虑纵向数据下线性回归模型的稳健估计问题.通过结合模态回归(modal regression)方法和二次推断函数(quadratic inference functions)技术,提出了一种基于模态回归的估计过程.证明了回归系数的估计是相合的,并给出了其渐近分布.数据模拟结果表明所提出的估计方法具有较好的稳健性和有效性.     

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.     

纵向数据下变系数测量误差模型的渐近估计

本文主要研究纵向数据下变系数测量误差模型的估计问题.利用B样条方法逼近模型中未知的变系数,构造关于B样条系数的二次推断函数来处理未知的个体内相关和测量误差,得到变系数的二次推断函数估计,建立估计方法和结果的渐近性质.数值模拟结果显示本文提出的估计方法具有一定的实用价值.     

部分线性测量误差模型的模拟—推断估计

该文研究了部分线性测量误差模型,即无法直接观测非参数部分协变量,只能得到其替代变量的模型.利用局部线性估计并结合模拟-推断的方法(SIMEX)得到参数及非参数的估计,并在适当的条件下,得到了所提估计量的渐近偏差及方差.将该文提出的模拟-推断方法与Liang(2000)的估计方法比较,表明模拟-推断法在处理测量误差问题上的有效性.值得一提的是,模拟-推断方法不需要对非参数部分协变量的分布提出假设.     

矩阵损失函数下回归系数矩阵的非齐次线性估计的可容许性

在二次矩阵损失函数下研究了协方差矩阵未知的多元线性模型中回归系数矩阵的可估线性函数的矩阵非齐次线性估计的可容许性,给出了矩阵非齐次线性估计在线性估计类中可容许的一个充要条件.     

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.