变系数模型中的一步估计法

提出一步估计方法用以估计变系数模型中具有不同光滑度的未知函数. 在这一方法中, 不同阶的多项式用来逼近不同光滑度的未知函数. 由于只使用一次极小化, 所需计算量要比现有的两步方法少得多. 一步估计量被证明达到了最优收敛速度, 而且, 这一性质是在比两步估计法更弱的条件下得到的. 更重要的是, 由于只执行一次极小化, 估计量的所有渐近性质, 不仅是渐近偏差、方差, 而且渐近分布都能推出. 渐近分布将在统计推断中起着重要作用.     

删失数据下变系数模型的一步估计法

用局部多项式估计法对删失数据下的系数函数光滑程度不同的变系数模型进行一步估计,达到了最优收敛速度,得出了渐近条件偏差和渐近条件方差。     

变系数模型变窗宽和一步局部M-估计

用变窗宽和一步局部M-估计对变系数模型的系数参数进行估计,得到了估计的渐近正态性.     

半变系数模型的变窗宽和一步局部M-估计

讨论了半变系数模型的变窗宽一步局部M-估计.用一步局部M-估计给出了未知函数的估计,用平均法给出了未知参数的估计,并在其中嵌入一个变窗宽加以提高,得到了未知函数和未知参数的渐近正态性.     

变系数模型B样条M估计的收敛性

考虑变系数模型y(t)=XT(t)β(t)+ε(t).设(y(tij),Xi(tij),tij)是第i个个体的第j次观察.函数系数β(t)=(β1(t),…,βp(t))T是光滑的非参数函数向量,在B样条的函数空间上最小化得到β(t)的B样条M估计.若βk(t),k=1,…,p是r(r>1/2)阶光滑的,证得若结点的数目是O(n1/(2r+1)),则β(t)的B样条M估计达到最优的收敛速度O(n-r/(2r+1))(Stone(1985)).     

空间数据变系数回归中的B-spline估计法

本文借助B—spline函数逼近开发了一种整体估计程序,用以估计变系数回归中的未知系数函数．在较弱假设条件下,建立了未知函数B—spline估计量的整体收敛速度,渐近性结果显示B-spline估计量达到了最优收敛速度,并推导了未知函数B—spline估计量的渐近分布．本文还给出了一种光滑参数选择方法,通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质,并用文中提出的方法分析了1980年美国总统选举投票数据．     

变系数模型中的逐元估计法

提出了一种叫做逐元估计法的方法用来估计变系数模型中的未知函数和它们的导数,构造了一种快速选择估计量窗宽和快速计算大量估计点的方法,推导了估计量的渐近正态性.通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.     

变系数模型中的逐元B-Spline估计法

给出了一种用于估计变系数模型中未知函数的逐元B-Spline方法,建立了估计量的局部渐近偏差,方差和渐近正态分布,开发了一种快速选择估计量窗宽的方法,通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.     

变系数模型的小波估计

变系数模型是近年来文献中经常出现的一种统计模型.本文主要研究了变系数模型的估计问题,提出运用小波的方法估计变系数模型中的系数函数,小波估计的优点是避免了象核估计、光滑样条等传统的变系数模型估计方法对系数函数光滑性的一些严格限制. 并且,我们还得到了小波估计的收敛速度和渐近正态性.模拟研究表明变系数模型的小波估计有很好的估计效果.     

广义函数型部分变系数混合模型的估计

将广义变系数回归模型与广义函数型线性回归模型相结合,提出了一种新的模型——广义函数型部分变系数混合模型.基于函数型主成分基和B-样条基的方法,通过最大化拟似然函数得到了未知函数的估计,并在一定的正则条件下得到了各估计量的收敛速度及预测精度.通过数值模拟展现了模型的可行性和优越性,最后将所建模型应用到Tecator数据说...     

变系数模型中的逐元B-Spline估计法

给出了一种用于估计变系数模型中未知函数的逐元B-Spline方法,建立了估计量的局部渐近偏差,方差和渐近正态分布,开发了一种快速选择估计量窗宽的方法,通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.     

纵向数据下变系数测量误差模型的渐近估计

本文主要研究纵向数据下变系数测量误差模型的估计问题.利用B样条方法逼近模型中未知的变系数,构造关于B样条系数的二次推断函数来处理未知的个体内相关和测量误差,得到变系数的二次推断函数估计,建立估计方法和结果的渐近性质.数值模拟结果显示本文提出的估计方法具有一定的实用价值.     

内生性协变量下广义变系数模型的工具变量估计

在模型的部分协变量为内生性协变量的情况下,考虑广义变系数模型的一类估计问题.通过结合基函数逼近和一些辅助变量信息,提出了一个基于工具变量的估计过程.并得到了估计的相合性和收敛速度等渐近性质.所提出的估计方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响,并且具有较好的有限样本性质.     

变系数模型变窗宽局部M-估计的相合性

用变窗宽局部M-估计对变系数模型的系数函数进行估计,得到了估计的相合性和渐近正态性.所采用的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.变窗宽的使用提高了局部M-估计的可塑性,并使得它们能成功地处理空间非齐性曲线、异方差性及非均匀设计密度.     

分位数变系数模型基于核光滑的变量选择

分位数变系数模型是一种稳健的非参数建模方法.使用变系数模型分析数据时,一个自然的问题是如何同时选择重要变量和从重要变量中识别常数效应变量.本文基于分位数方法研究具有稳健和有效性的估计和变量选择程序.利用局部光滑和自适应组变量选择方法,并对分位数损失函数施加双惩罚,我们获得了惩罚估计.通过BIC准则合适地选择调节参数,提出的变量选择方法具有oracle理论性质,并通过模拟研究和脂肪实例数据分析来说明新方法的有用性.数值结果表明,在不需要知道关于变量和误差分布的任何信息前提下,本文提出的方法能够识别不重要变量同时能区分出常数效应变量.     

半变系数模型约束PLS估计的渐近正态性

变系数模型已获得了广泛的应用,半变系数模型是变系数模型的有效推广,本文给出半变系数模型在线性约束条件下的PLS估计,并证明了常系数和函数系数估计的渐近正态性.     

CPI权重估计:基于约束变系数模型

居民消费价格指数编制中所采用的权重是近年来人们争论的热点之一,但目前权重的具体数值还没有权威发布.采用带约束变系数模型对2001年至2010年间我国CPI编制中采用的八大类权重进行了估计.相对于没有约束的估计,带约束条件的估计结果更加合理.结果揭示了权重的调整变化情况,同时也反映了近十年来我国居民消费结构的变化.     

变参数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用.利用变参数计量经济学联立模型研究我国转轨时期的宏观经济,并建立了变参数的局部线性工具向量估计.在经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质.与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变参数联立模型拟合效果更优.另外它也有助于克服我国经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况.     

变系数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。本文首次提出了我国宏观经济的一类变系数联立模型,并建立了函数系数的局部线性工具向量估计,同时在时间点列固定设计、经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质。与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变系数联立模型拟合效果更优。另外它也有助于克服我国宏观经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况。     

非参数协方差分析基于变系数模型的统计推断

对于一类协方差分析模型,本文基于变系数模型的角度,提出了约束局部加权核估计方法,并构造了相应的检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法.最后通过数值模拟验证了所提检验方法的有效性.