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.     

纵向数据部分线性模型的广义经验似然推断

考虑纵向数据部分线性模型,针对纵向数据个体内的相关性特点,通过引入估计的作业协方差矩阵,构造了模型中未知参数的三种经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量依分布收敛于χ~2分布,所得结果可以构造未知参数的置信域.最后通过模拟研究对所提方法进行了说明.     

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.     

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.     

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.     

函数型部分线性复合分位数回归模型的估计（英文）

本文研究函数型部分线性复合分位数回归模型的估计问题.我们采用函数型主成分分析方法分析斜率函数,回归样条逼近非参数函数.在相当宽松的条件下给出斜率函数和非参数函数的收敛速度.最后通过理论模拟和实例分析来评价我们提出的方法.     

部分线性测量误差模型中的估计问题（英文）

本文考虑了部分线性模型中非参数部分带有可加测量误差的估计问题.本文提出了两种估计方法,第一种是基于逆卷积的积分矩估计方法,给出该估计的强相合收敛性.第二种是基于模拟的估计方法,该方法避免了积分矩估计方法中的积分问题.最后本文用一些数值结果来说明估计方法的估计效果.     

纵向数据下部分线性模型的经验似然推断

考虑纵向数据下部分线性模型,研究了回归系数和基准函数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应兴趣参数的置信域和区间. 此外,利用经验似然比函数得到了回归系数和基准函数的最大经验似然估计,并且证明了所得估计量的渐近正态性.模拟研究比较了经验似然与正态逼近方法的有限样本性质,并进行了案例分析.     

部分线性混合效应模型的有效估计（英文）

本文我们给出部分线性混合效应模型的有效估计方法.首先,我们使用广义最小二乘估计和B样条方法去估计未知量,然后利用惩罚最小二乘方法得到随机效应项的估计.接着我们还考虑了方差分量的估计.和现有的方法相比,我们的方法表现更好.此外,我们还给出了估计量的渐近性质.最后,模拟研究被用来评价我们的估计方法的表现.     

纵向数据下部分非线性模型的广义经验似然推断

本文研究了纵向数据下部分非线性模型中未知参数的置信域的构造.利用经验似然方法,构造了非线性函数中未知参数的广义对数经验似然比统计量,证明了其渐近于卡方分布.同时,得到了未知参数的最大经验似然估计,并证明了其渐近正态性.     

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.     

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...     

相协误差下部分线性模型的经验似然推断（英文）

在平稳相协误差下,本文采用分组经验似然方法构造部分线性模型回归系数的置信区域,证明了分组经验似然比统计量渐近卡方分布,该结果可用于构造回归系数的经验似然置信域.进一步地,我们还在有限样本情形做了数值模拟研究.     

单调函数型数据半参数模型的估计（英文）

本文研究了单调约束条件下函数型数据半参数模型的估计问题,利用非线性混合效应模型的方法,给出模型中未知参数向量和单调参数曲线的估计,并通过模拟对提出的方法进行数值分析.     

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.     

变系数部分线性测量误差模型的B-样条估计（英文）

本文研究变系数部分线性测量误差模型的估计问题.利用纠偏方法,获得参数分量修正的最小二乘估计和非参数分量的B-样条估计.证明参数估计是相合的,渐近正态的;系数函数的B-样条估计达到非参数回归估计的最优收敛速度.模拟结果表明该方法是有效的.     

强相依数据的函数系数部分线性模型的估计

本文讨论在数据是强相依的情况下函数系数部分线性模型的估计．首先,采用局部线性方法,给出该模型函数项函数的估计;然后,使用两阶段方法给出系数函数的估计．并且讨论了函数项函数估计的渐近正态性,以及系数函数估计的弱相合性和渐近正态性.模拟研究显示,这些估计是较为理想的．     

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.     

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.