带一个插值点的回归模型的参数分析

一般的回归模型中认为所有的数据点的重要程度是相同的,但有的实际问题中可能由于种种原因,其中有某个数据特别重要,针对这种情况,提出一种带一个插值点的回归模型,并得到这种回归模型三个参数的最大似然估计.     

Efficient estimation of a varying-coefficient partially linear binary regression model

This article considers a semiparametric varying-coefficient partially linear binary regression model. The semiparametric varying-coefficient partially linear regression binary model which is a generalization of binary regression model and varying-coefficient regression model that allows one to explore the possibly nonlinear effect of a certain covariate on the response variable. A Sieve maximum likelihood estimation method is proposed and the asymptotic properties of the proposed estimators are discussed. One of our main objects is to estimate nonparametric component and the unknowen parameters simultaneously. It is easier to compute, and the required computation burden is much less than that of the existing two-stage estimation method. Under some mild conditions, the estimators are shown to be strongly consistent. The convergence rate of the estimator for the unknown smooth function is obtained, and the estimator for the unknown parameter is shown to be asymptotically efficient and normally distributed. Simulation studies are carried out to investigate the performance of the proposed method.     

基于投影的多元正态性相关与回归检验

考虑多元分布的正态性检验问题,用投影寻踪方法,给出了两个检验统计量,模拟计算也表明所提出的检验统计量具有良好的功效.     

Moment bounds for non-linear functionals of the periodogram

In this paper, we prove the validity of the Edgeworth expansion of the Discrete Fourier transforms of some linear time series. This result is applied to approach moments of non-linear functionals of the periodogram. As an illustration, we give an expression of the mean square error of the slightly modified Geweke and Porter-Hudak estimator of the long memory parameter. We prove that this estimator is rate optimal, extending the result of Giraitis et al. (1997) [12] from Gaussian to linear processes.     

基于logit回归模型的顾客资产驱动因素与忠诚意向关系实证研究

国内关于顾客资产驱动因素模型的实证研究较少.将顾客资产三大驱动因素(价值资产、品牌资产和关系资产)与忠诚意向联系起来,用我国银行业688个数据进行了Logit回归建模,研究顾客资产驱动因素分别与忠诚意向之间的关系、驱动因素两两之间的关系以及顾客资产驱动因素组合对忠诚意向产生的协同效应.研究结论表明,首先,价值资产、品牌资产、关系资产均对顾客忠诚意向产生显著正影响;其次,品牌资产对关系资产和价值资产均产生显著正影响,但价值资产对关系资产的直接影响不显著,这可能是因为品牌资产在价值资产和关系资产之间的中介作用;最后,同时投资价值资产和品牌资产或同时投资关系资产和品牌资产反而会使顾客忠诚意向降低.研究结论能够为银行管理者优化营销经费配置提供理论支持.     

关于高等教育学费的优化模型探讨

给出了高校学费的优化模型,该模型对于高校标准学费的制定有着一定的借鉴意义.对模型的求解,采用了数据拟合和多元线性回归的方法,并通过计算机模拟的方法来对结果加以检验,检验结果表明模型是合理的.整个求解过程借助了MATLAB6.5,求解过程极其便利可行.     

半参数回归模型小波估计的矩相合性

用小波方法,考虑半参数回归模型y_i=X_i~Tβ+g(t_i)+ε_i(1≤i≤n),其中β∈R~d为未知参数,g(t)为[0,1]上未知的Borel可测函数,X_i为R~d上的随机设计,随机误差{ε_i}为鞅差序列,{t_i}为[0,1]上的常数序列.得到参数及非参数的小波估计量的q-阶矩相合性.     

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考虑半参数回归模型$y_i=x_i\beta+g(t_i)+V_i$ $(1\le i\len)$, 其中$(x_i,t_i)$是已知的设计点, 斜率参数$\beta$是未知的,$g(\cdot)$是未知函数, 误差$V_i=\tsm^\infty_{j=-\infty}c_je_{i-j}$,$\tsm^\infty_{j=-\infty}|c_j|<\infty$并且$e_i$是负相关的随机变量.在适当的条件下, 我们研究了$\beta$与$g(\cdot)$小波估计量的强收敛速度.结果显示$g(\cdot)$的小波估计量达到最优收敛速度. 同时,对$\beta$小波估计量也作了模拟研究.     

ɾʧ�ع�ģ����һ��LASSO�ͱ���ѡ��͹��Ʒ���

删失回归模型是一种很重要的模型,它在计量经济学中有着广泛的应用. 然而,它的变量选择问题在现今的参考文献中研究的比较少.本文提出了一个LASSO型变量选择和估计方法,称之为多样化惩罚$L_1$限制方法, 简称为DPLC. 另外,我们给出了非0回归系数估计的大样本渐近性质. 最后,大量的模拟研究表明了DPLC方法和一般的最优子集选择方法在变量选择和估计方面有着相同的能力.     

相依MA(∞)误差下半参数模型小波估计的收敛速度(英文)

考虑半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+Vi(1≤i≤n), 其中(xi,ti)是已知的设计点, 斜率参数β是未知的, g(·)是未知函数, 误差Vi=sum from j=-∞ to ∞(cjei-j),sum from j=-∞ to ∞(|cj|∞)并且ei是负相关的随机变量. 在适当的条件下, 我们研究了β与g(·)小波估计量的强收敛速度. 结果显示g(·)的小波估计量达到最优收敛速度. 同时, 对β小波估计量也作了模拟研究.