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文章提出了一类变系数空间自相关模型(VCSAM)新的Bayesian-INLA估计方法.在这个模型中,响应变量具有空间自相关性,且包含变系数的非参数部分.尽管已有的工作对该模型已经进行了大量研究,但很少有研究使用贝叶斯方法提出高效求解模型的方法.因此基于上述动机,文章提出了基于B ayesian-INLA技术的方法,以寻求在VCSAM框架内代替MCMC方法的有效解决方案.变系数部分使用B-样条基函数的线性组合进行逼近,空间自相关系数采用M-H算法进行估计,并应用Bayesian-INLA技术来估计变系数函数和相关系数的后验分布.通过模拟研究,展示了文章提出的估计方法在同时处理空间依赖效应和空间非平稳性时的优势.此外,通过对波士顿房价数据的实证分析,展示了文章提出的估计方法优越的性能. 相似文献
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本文提出了变系数广义线性模型中变系数与变离差的局部加权极大似然估计,同时通过数值模拟来说明这种方法的可行性。. 相似文献
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空间自相关地理加权回归模型的估计 总被引:2,自引:0,他引:2
地理加权回归作为一类能有效处理回归分析中空间非平稳性现象的建模技术,在多类问题的研究得到了广泛的应用.主要讨论这类空间计量经济学模型在空间自相关情形下的估计问题.首先,对于因变量含有空间滞后项的地理加权回归模型,分别给出了局部似然估计和两步估计两种方法.其次,考虑了误差空间自相关下地理加权回归模型的估计问题. 相似文献
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基于空间自回归模型的缺失值插补方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文研究来自于区域的截面数据中缺失值的插补问题,讨论了当数据中存在空间相关时,空间自回归模型的建立以及利用其对缺失值进行插补的方法,并根据实际数据,通过建立模型给出插补结果。 相似文献
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ARMA模型变化点的极大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
设W_1,…W_(n-1),W_n,…,W_m是对系统S的无间断等时间间隔的K维观测向量,样本W_1,…,W_(n-1)和样本W_n,…,W_m相互独立且分别来自两个不同的ARMA模型: 相似文献
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文章采用空间误差模型刻画个体之间的网络结构关系,讨论响应变量随机缺失时部分线性变系数空间误差模型的估计和借补问题.首先,利用矩阵分块和截面似然技术构建了参数估计量,并证明了参数估计量的渐近分布和未知系数函数估计量的收敛速度.其次基于部分线性变系数模型,提出了带有空间网络结构的缺失数据的借补方法.最后,通过蒙特卡洛模拟研究了估计量的有限样本性质,并将该方法应用于QQ数据集分析. 相似文献
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当分布密度的形式未知时,参数的极大似然估计没有明确的解析表达式,也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本,该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度,但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族,我们提出了拟极大似然估计的概念,同时,对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质,并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式,只与一已知的分布密度有关,使得通过计算机可以实现对其的求解。 相似文献
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本文考虑多项probit模型中参数的极大似然估计(MLE)的存在性.在协方差阵已知和均匀结构两种情况下,给出MLE存在的充要条件. 相似文献
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本文考虑了ARFIMA-GARCH类模型的状态空间表示.ARFIMA-GARCH这类模型结合了长记忆时间序列和条件异方差过程.虽然ARFIMA-GARCH模型的状态空间表示是无穷维的,但是基于这种表示法的精确极大似然估计可以在样本长度的迭代计算中得到.本文提出了基于模型的截断的自回归展开式的似然函数近似估计,进而得到了... 相似文献
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在响应变量随机缺失时,利用拟似然方法给出了广义变系数模型中非参数函数系数的估计.研究了所得到的估计的渐近性质,求出了估计的渐近偏差与渐近方差,并进行模拟比较. 相似文献
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林路 《数学物理学报(A辑)》1998,(Z1)
该文证明了,在非线性回归模型中,若以均方误差或均方误差矩阵为标准,拟似然估计是正则广义拟似然估计类中的最优估计,并讨论了拟得分函数最优性与拟似然估计最优性的关系.为改进拟似然估计,该文提出了一种约束拟似然估计,并证明了约束拟似然估计比拟似然估计有较小的均方误差. 相似文献
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本文考虑变系数ARCH—M模型,构造了非参数部分和参数部分的截面似然估计。基于估计的渐近性质,构造了Wald检验统计量来检验模型是否具有条件异方差性。数值模拟结果表明,所构造的估计和Wald统计量具有良好的有限样本性质。 相似文献
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运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值. 相似文献