变系数Panel Data模型的建立与估计

研究了一类变系数Panel Data模型的建立与估计问题,并介绍了两个重要的变系数Panel Data模型.     

非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计

对异方差非参数固定效应面板数据模型的估计进行了研究.采用约束剖面加权最小二乘法,给出了估计量的闭表达式并且证明了固定效应参数和非参数函数估计具有渐近正态分布性质.进一步,得到了固定效应参数和非参数函数估计的收敛率.     

应用GMM方法研究城镇居民消费支出的Panel Data模型

本文首先介绍了Panel Data模型,然后利用Panel Data的广义矩估计方法研究了城镇居民的消费支出模型,最后根据模型分析了由地区差异引起的消费差异。     

线性混合模型中的固定效应参数的估计

混合效应的线性模型中含有两类参数:一类是固定效应参数,另一类是随机效应部分的方差分量参数.本文主要研究讨论了对于在线性混合模型中的固定效应参数,将不同的线性混合模型转化为满足Guass-Markov假设的线性模型,在此基础上,根据不同的情况,对其中的固定效应参数作最小二乘估计;当模型在较强的复共线性时,相应的对其做岭估计.     

关于固定效应模型非参数回归函数核估计的强相合性

本文主要讨论固定效应模型非参数回归函数的核估计.在较为一般的条件下,证明了回归函数核估计的三种形式是强相合的和强等价的,从而得到了更为深刻的结果。     

Panel数据模型中两步估计的改进

研究只含一个随机效应的Panel数据模型中未知参数的估计问题.在均方误差矩阵意义下,给出了两步估计优于Within估计的一个简单的充分条件.在此基础上改进了两步估计,并给出了改进后估计的协方差矩阵.     

我国城镇居民信息消费差异分析

本文运用Panel Data模型研究我国城镇居民1999年-2003年信息消费的地区差异和时间差异,认为我国东、中、西部城镇居民的边际信息消费倾向差异明显,居民信息消费的地区差异效应和时间差异效应也较大,同时分析了产生差异的具体原因.     

鞅差误差下非参数方差模型的样条估计

考虑固定设计和鞅差误差下的非参数方差模型,利用多项式样条方法,得到了非参数方差函数估计的最优全局收敛速度和一致收敛速度。模拟算例不仅说明了样条估计方法的可行性,而且其拟合效果和估计性质在一定条件下还优于局部线性方法。     

一类含随机效应生长曲线模型的谱分解估计

对于含随机效应的生长曲线模型,当随机效应阵D和误差阵R为数乘单位矩阵时,利用向量化算法把模型转化为含两个方差分量的混合效应模型,利用谱分解法能够同时得到模型的固定效应和随机效应的谱分解估计,并给出了估计的性质.     

增长曲线模型的局部多项式估计的性质

Wishart于1938年首次引入增长曲线模型,这是一种应用广泛的广义多元方差分析模型.文章首先介绍了增长曲线模型,非参数增长曲线模型及其局部多项式估计,接着讨论了非参数增长曲线模型的局部多项式估计的一些基本性质.     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

论统计调查中的域估计及其实证研究

抽样调查是获得统计数据的一项重要途径，而时需要进行研究的层次作为子总体进行分层抽样实际上就是域估计问题。首先介绍了域估计的两种方法，包括直接估计和间接估计，然后对域估计进行了案例分析，最后对间接估计和直接估计的特点进行了对比分析，发现在一般情况下，如果样本量很充足，也无缺失数据，则使用传统的直接估计方法最为便利。当直接估计方法不能很好地满足我们的需求时，使用模型来进行间接估计就是一种必要的选择。     

约束线性回归模型的一种新的可容许估计

目的对于带约束的线性回归模型,y=Xβ+e,E(e)=0,cov(e)=σ2V,V>0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR*(K)=(KM+I)-1βR*其中K=diag(k1,k2,…,kp)。方法应用比较的方法。结果与结论求出了在均方误差意义下βR*(K)优于β*R的条件,并讨论了其可容许性。     

二项分布参数的线性组合的Γ—极小极大估计

本文对二项分布的参数的线性组合在参数的一阶矩和二阶矩的某些限制条件下的Γ-极小极大估计进行了讨论。     

三阶Erlang分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。     

线性回归模型中K-d型估计研究

考虑线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,Cov（ε）=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=（X′X）-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计β（K,d）=（X′X＋K）-1（X′Y＋dβ）,其中K〉0为对角矩阵,ki〉0,-∞〈d〈∞为参数,讨论了这种有偏估计对Liu估计、最小二乘估计的优越性,并证明了其可容许性估计。     

高校学生综合测评科学化的进一步探讨

给出了层用次分析与模糊评判解决高校学生综合测评的科学化的方法，在试用收到了良好的效果。     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.