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| 基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计 | |
| 引用本文： | 李顺勇,钱宇华,张晓琴,牛建永.基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计[J].应用概率统计,2018(2). |
| 作者姓名： | 李顺勇 钱宇华 张晓琴 牛建永 |
| 作者单位： | 山西大学数学科学学院;山西大学计算机与信息技术学院;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 |
| 摘 要： | 建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用κ均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显. |
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