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.     

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.     

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...     

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.     

固定效应部分线性单指标面板模型的惩罚经验似然估计

结合二次推断函数法、滤子法和经验似然估计法,为个体内存在相关性的部分线性单指标固定效应面板模型建立了惩罚经验似然估计法.在一些正则条件下,推导了模型估计量的大样本性质,证明了所提出的经验似然比渐近于卡方分布.进一步,用Monte Carlo模拟和真实数据分析评价了估计方法在有限样本下的表现.     

纵向数据广义部分线性模型的二次推断推断函数估计（英文）

针对纵向数据广义部分线性模型,通常的做法是用样条或核方法逼近非参部分,之后利用广义估计方程方法(GEE)估计参数部分.本文使用B样条逼近非参函数,并基于二次推断函数的方法对参数和非参数进行估计,并给出了估计量的大样本性质.模拟表明本文的方法改进了GEE的效率.     

纵向数据非参数模型的惩罚修正二次推断函数估计

基于纵向数据研究非参数模型y=f(t)+ε,其中f(·)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项.利用截断幂函数基对f(·)进行基函数展开近似,并且结合惩罚样条的方法构造关于基函数系数的惩罚修正二次推断函数.然后利用割线法迭代得到基函数系数估计的数值解,从而得到未知平滑函数的估计.理论证明,应用此方法所得到的基函数系数估计具有相合性和渐近正态性.最后通过数值方法得到了较好的拟合结果.     

纵向单调缺失数据下线性模型的二次推断函数估计

纵向数据缺失的情况常常发生,文章考虑响应变量带有单调缺失的纵向数据.在逆概率加权广义估计方程(IPWGEE)的基础上,采用二次推断函数(QIF)方法研究线性模型下回归参数的估计问题.在一定的正则条件下,证明了所得估计量的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方法在有限样本下的实际表现.     

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.     

固定效应部分线性单指数面板模型的快速有效估计及应用

将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,构造了个体内具有相关结构的固定效应部分线性单指数面板模型的新估计方法;在一定的正则条件下,证明了参数估计量的渐近正态性,导出了非参数估计量的收敛速度;Monte Carlo模拟了所述方法在各种相关结构下的有限样本表现,并与惩罚二次推断函数(PQIF)法进行了比较;将估计技术应用于分析我国人口结构与居民消费率的关系.研究发现,该方法改善了估计量的有效性,应用效果良好,程序运行速度快,适合经济变量间的线性和非线性关系研究以及大数据分析.     

基于众数回归的部分函数型线性可加模型的稳健估计

本文讨论部分函数型线性可加模型参数的稳健估计,该模型由经典的可加回归模型和函数型线性模型组合而成.采用B-样条基函数对模型中斜率函数和非参数可加函数进行近似,然后通过最大化众数回归目标函数得到基于众数回归的估计.在一些正则条件下,本文给出估计的收敛速度和渐近分布.最后通过模拟计算和应用实例以表明所提方法的有效性.模拟结果表明,该方法不仅具有稳健性,即不易受污染数据或厚尾分布的影响,而且在信噪比较大时可以与最小二乘方法有相同的表现.     

固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)

本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.     

部分函数型线性可加分位数回归模型

文章结合可加分位数回归模型和函数型线性分位数回归模型,提出了部分函数型线性可加分位数回归模型.我们采用函数型主成分基函数逼近斜率函数,B-样条基函数逼近可加函数,提出了模型的估计方法;在一些基本的假设条件下,给出了斜率函数估计和可加函数估计的收敛速度;最后通过模拟计算和应用实例表明了所提方法的有效性.     

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.     

部分函数线性模型的经验似然推断

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.     

因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验

本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题. 首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile 最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性. 为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量. 为了检验参数分量的线性约束条件, 构造了调整的广义似然比检验统计量, 当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形. 最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

纵向数据广义部分线性模型的惩罚GMM估计

对纵向数据的部分线性模型,通常的做法是用样条方法或者核方法逼近非参数部分,然后再用广义估计方程的估计方法去估计参数部分.本文使用P-样条拟合非参数函数,对不同的矩条件用不同的广义矩方法对模型的参数和非参数进行估计,并且给出了估计量的大样本性质;并用计算机模拟和实例证明了当模型中存在不同的矩条件时,采用不同的惩罚广义矩方法可以显著地提高估计精度.     

针对面板数据的半参数变系数可加模型的估计和推断

本文研究针对面板数据的半参数变系数可加模型的估计和推断问题,该模型将因变量与自变量之间的关系建模成未知函数的形式,并且假设它们之间的关系是随时间变化的.本文基于B样条方法估计未知的参数和函数.本文在允许(N,T)→∞的情况下建立各个估计量的渐近性质.通过大量的模拟评估所提出的估计方法的表现.最后,本文将所推荐的模型用于调查Fama-French三因子的时变行为.     

部分线性可加空间自回归模型在约束条件下的统计推断

本文主要研究了部分线性可加空间自回归模型在参数线性约束下的模型推断问题。结合sieve两阶段最小二乘法和拉格朗日乘子法,提出了模型参数和未知函数的约束估计,并在一定的正则条件下证明了估计的渐近性质。进一步,本文构造了检验参数约束条件的检验统计量,并证明在约束条件为真时,该检验统计量渐近服从卡方分布。最后,通过模拟展现本文所提出的估计和检验的性质。     

部分线性函数-结构关系模型的估计

本文研究解释变量为(x,T)的部分线性变量含误差模型,其中x为固定变量,T为随机变量.文中导出了未知参数的两阶段估计,证明了估计的强相合性,并且还证明了未知函数的核估计量是强一致相合的.