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纵向数据下广义估计方程估计 总被引:1,自引:0,他引:1
广义估计方程方法是一种最一般的参数估计方法,广泛地应用于生物统计、经济计量、医疗保险等领域.在纵向数据下,由于组间数据是相关的,为了提高估计的效率,广义估计方程方法一般需要考虑个体组内相关性.因此,大多数文献对个体组内的协方差矩阵进行参数假设,但假设的合理性及协方差矩阵估计的好坏对参数估计效率产生很大影响,同时参数假设也可能导致模型误判.针对纵向数据下广义估计方程,本文提出了改进的GMM方法和经验似然方法,并对给出的估计量建立了大样本性质.其中分块的思想,避免了对个体组内相关性结构进行假设,从这种意义上说,这种方法具有一定的稳健性.我们还通过两个模拟的例子,考察了文中提出估计量的有限样本性质. 相似文献
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利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效. 相似文献
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在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好. 相似文献
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本文提出一种针对纵向数据回归模型下的均值和协方差矩阵同时进行的有效稳健估计.基于对协方差矩阵的Cholesky分解和对模型的改写,我们提出一个加权最小二乘估计,其中权重是通过广义经验似然方法估计出来的.所提估计的有效性得益于经验似然方法的优势,稳健性则是通过限制残差平方和的上界来达到.模拟研究表明,和已有的针对纵向数据的稳健估计相比,所提估计具有更高的效率和可比的稳健性.最后,我们把所提估计方法用来分析一组实际数据. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2021,36(2)
单位根模型是经济学和金融学中用于非平稳时间序列数据建模的一个重要模型.对于该模型,假设模型误差的方差可能不存在,然后采用复合分位数方法估计该模型的自回归系数,建立了估计量的收敛速度和极限分布.然后,通过Monte Carlo模拟评估估计量在有限样本情形下的表现发现,当模型误差不是高斯分布时,单位根模型的复合分位数自回归估计在估计偏差和有效性方面要优于最小二乘估计和分位数自回归估计.此外,文中给出了一个相关的实证分析,该实证分析表明:对于该经济数据,用复合分位数方法进行统计推断是合适且具有一定优势的.最后,把单位根模型推广到了增广的Dickey-Fuller模型,并研究了该模型中的复合分位数自回归估计的渐近理论. 相似文献
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本文应用最优化理论,对固定效应的面板数据分位数回归模型,提出一种模式搜索方法,此方法可以同时估计出所有分位点处的解释变量系数和所有个体的固定效应值。进一步利用蒙特卡洛模拟比较现有文献中涉及的面板数据分位数回归方法,结果显示无论误差项是否满足经典假设,模式搜索分位数回归法较之其他分位数回归估计方法更为有效. 相似文献
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《高校应用数学学报(A辑)》2020,(2)
分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去. 相似文献
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针对含固定效应的面板数据,讨论一般化的无条件分位数回归建模问题。基于两个矩条件,得到面板数据无条件分位数回归的点估计,并通过Bootstrap重抽样技术进一步给出置信区间估计办法。其次,通过计算机蒙特卡洛模拟,详细比较无条件分位数回归估计与条件分位数回归估计的效果。研究结果表明,在数据量、误差项分布、估计参数真实值的不同情况下,UQR的估计偏差和均方根误差都很小,UQR是含固定效应面板数据的有效估计办法。当样本量增加或者估计参数真实值数量级增大的情况下,UQR估计会更有效。UQR估计在0.5分位点的估计效果最佳,低分位点的估计效果优于高分位点的估计效果。最后,根据各省市的消费收入数据进行了实证研究,发现UQR能更好地解释实际的消费情况。 相似文献
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本文提出复合最小化平均分位数损失估计方法 (composite minimizing average check loss estimation,CMACLE)用于实现部分线性单指标模型(partial linear single-index models,PLSIM)的复合分位数回归(composite quantile regression,CQR).首先基于高维核函数构造参数部分的复合分位数回归意义下的相合估计,在此相合估计的基础上,通过采用指标核函数进一步得到参数和非参数函数的可达最优收敛速度的估计,并建立所得估计的渐近正态性,比较PLSIM的CQR估计和最小平均方差估计(MAVE)的相对渐近效率.进一步地,本文提出CQR框架下PLSIM的变量选择方法,证明所提变量选择方法的oracle性质.随机模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本时的表现,证实了所提方法的优良性. 相似文献
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文章考虑协变量含有测量误差的变系数模型,为了消除测量误差的影响,在估计过程中引入工具变量,利用工具变量对含有测量误差的协变量进行校正.为了获得稳健估计,利用分位数回归方法得到不同分位点上系数函数的估计.在一些正则条件下,证明了所提出的估计的渐近正态性.模拟研究比较了Naive估计,基于工具变量校正的分位数回归估计(IVQR)以及基于工具变量校正的最小二乘估计(IVLS),模拟结果表明文章提出的方法优于已有的方法.最后采用文章提出的方法对中国农村居民的金融资产余额的影响因素进行了分析,结果表明住户债务余额系数呈现U型变化,家庭收入系数呈现倒U型变化. 相似文献