线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度

本文研究了正态线性模型回归系数与误差方差联立经验Bayesian估计的收敛速度。     

线性回归模型参数的联立经验Bayes估计的收敛速度

本文考虑了线性模型中回归系数β=(β₁,…,β_p)′和误差方差σ²的联立经验Bayes(EB)估计.在二次损失下,利用密度函数及其编导数的核估计构造出参数θ=(β₁,…,β_p,σ²)的联立EB估计,在一定条件下证明了θ的联立EB估计的收敛速度任意接近于1.最后、给出了一个实例.     

线性模型中回归系数和误差方差的同时Bayes估计的优良性

在线性模型中回归系数与误差方差具有正态-逆Gamma先验时,导出了回归系数与误差方差的同时Bayes估计.在均方误差矩阵准则和Bayes Pitman closeness准则下,研究了回归系数的Bayes估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性,还讨论了误差方差的Bayes估计在均方误差准则下相对于LS估计的优良性.     

二次约束下多指标线性模型回归系数线性估计的可容许性

本文推广了Hoffmann[1]与Mathew[2]的结果，在二次损失下得到了二次约束下多指标线性模型中回归系数线性估计在线性估计类中可容许性的充要条件．     

多元线性回归模型中的线性经验Bayes估计

H.Robbins提出的经验Bayes估计应用于多元线性回归模型,已有一些文献进行了讨论。Martz和Krutchkoff通过Monte-Carlo模拟试验讨论了一般假设下的线性回归模型问题,但并没有从理论上证明他们所给出的EB估计的任何相合性和渐近最优性。Wind考虑了当误差向量满足0均值σ~2I为协方差阵时,回归系数的EB估计问题,但其结果也存在着缺陷。Singh考虑了在多元线性回归模型中误差向量具有多元正     

线性模型中两步估计与BLUE差别的度量

本文讨论了广义线性模型中均值向量向和回归系数两步估计与最佳线性无偏估计差别的度量方法，给出了均值向量(回归系数)两步估计μ^-(β^-)相对于其最佳线性无偏估计μ^*(β^*)的相对精度P(μ^-|μ^*)的界及μ^--μ^*(β^--β^*)的欧氏范数界．并把文章结果应用到两阶段抽样回归模型，方差非齐次回归模型，半相依回归模型中．     

关于线性模型回归系数LS估计的相合性

当误差项是不相关随机变量时[1]和[2]给出了线性模型中回归系数最小二乘估计弱相合性的充要条件。我们把这一结果推广到具有平稳随机误差项的线性模型。     

带约束生长曲线模型线性估计的泛容许性

本文讨论带约束生长曲线模型中回归系数线性估计的泛容许性,给出了回归系数的线性估计在线性估计类中是泛容许估计的充要条件。     

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数的线性估计的容许性.我们给出了回归系数线性估计的泛容许性定义,并在某些线性估计类中得到了泛容许估计的充要条件.     

非参数克莱因计量经济联立模型

将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合 ,首次提出了非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘估计并应用于著名的克莱因计量经济联立模型且与其线性联立模型进行了比较 .结果表明 ,线性克莱因计量经济联立模型是非参数克莱因计量经济联立模型的一个较好近似 .     

有重复观测的部分线性EV模型的参数估计

构造了有重复观测的部分线性EV模型中的诸多参数估计, 包括回归系数、回归误差方差以及非参数函数估计, 去除了有关经典文献中关于测量误差方差已知的假设. 在一些正则条件下, 证明了所有这些估计都是强相合的, 同时获得了回归系数估计的渐近正态性、非参数函数估计的最优收敛速度. 模拟计算表明这些估计的效果优良.     

连续型多参数指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

<正> §1.引言 关于单参数经验Bayes(EB)估计问题在文献中已讨论比较多了,但多参数的EB估计问题涉及较少.最近陶波在[1]中讨论了正态分布N(μ,σ~2)之参数θ=(μ,σ~2)的EB估计的渐近最优(a.o.)性.关于单参数指数族的EB估计问题,R.S.Singh,P.E.Lin及陈希孺在[2]、[3]和[4]中分别作了研究.本人最近在[5]中讨论了连续型多参数     

方差分量的同变二次型估计的可容许性

<正> 讨论估计的(?)-可容许性,是容许性问题近年来受到人们较多注意的一个方面.线性模型中回归系数的最重要的估计量是观察值的线性函数.在此种线性估计类中的(?)-可容许性问题,目前已有完整的结果,见Cohen,Rao和LaMotte。误差方差的最     

一般增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

在矩阵损失函数下,讨论了一般增长曲线模型中回归系数线性估计的可容许性问题,分别在齐次与非齐次估计类中给出了回归系数的线性估计是可容许估计的充要条件,推广了以往文献的相关结论.     

线性模型中的随机加权逼近

本文利用随机加权的思想,给出了线性模型中回归系数的可估函数LS估计的误差分布的一种估计方法。这种方法比通常的正态逼近方法更精确,并且由它给出的方差估计具有模型稳健性。     

线性模型中两步估计的分解式及其应用

本文讨论广义线性模型中均值向量和回归系数的两步估计，给出了均值向量两步估计的分解式及均值向量两步估计与其最佳线性无偏估计一致的充分条件，并把结果应用到两阶段抽样回归模型及误差相关回归模型中。     

连续型多参数指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

§1 引言关于单参数经验 Bayes(EB)估计问题,目前讨论已经比较多了,但多参数的 EB 估计问题讨论的较少.最近陶波在[1]中讨论了正态分布 N(μ,σ~2)之参数θ=(μ,σ~2)的两参数 EB估计的渐近最优(a.o.)性.关于指数族的 a.o.EB 估计问题,陈希孺在[2]中讨论了一维离散型单参数指数族参数的 EB 估计的 a.o.性.本文考虑连续型多参数指数族参数的 EB 估     

具有特殊协方差结构的 SURE 模型中参数估计的若干结果

本文讨论具有特殊协方差结构似乎不相关回归方程（SURE）模型中参数的估计问题．除非另有说明,损失函数将取为二次损失和矩阵损失．本文证明了回归系数的线性可估函数的最小二乘估计是极小极大的且在矩阵损失函数下是可容许的;还分别在仿射交换群和平移群下导出了存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险同变（UMRE）估计的充要条件,并证明了在仿射交换和二次损失下不存在协方差阵和方差的UMRE估计．     

我国宏观经济非参数联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和预测方面起重要作用，目前关于非参数计量经济模型的研究主要停留在单方程模型上，而联立方程模型的研究在国际上刚刚起步，本将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合，首次提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计并应用于我国宏观经济非参数联立模型，结果表明：我国宏观经济非参数联立模型优于线性联立模型且线性模型将造成不必要的人为设定误差；对于非参数联立模型，局部线性工具变量变窗宽估计优于局部线性估计。     

线性模型参数向量的近似贝叶斯估计

用线性贝叶斯方法去同时估计线性模型中回归系数和误差方差,并在不知道先验分布具体形式的情况下,得到了线性贝叶斯估计的表达式.在均方误差矩阵准则下,证明了其优于最小二乘估计和极大似然估计.与利用MCMC算法得到的贝叶斯估计相比,线性贝叶斯估计具有显式表达式并且更方便使用.对于几种不同的先验分布,数值模拟结果表明线性贝叶斯估...