一阶随机系数混料回归模型的D-最优设计

通过对一阶二分量随机系数混料回归模型变式,转变成混合效应混料回归模型,从而得到其信息矩阵.对一阶二分量随机系数混料回归模型,求出其单纯形-中心设计的D-最优设计和G-最优设计.在此基础上,证明一阶二分量随机系数混料回归模型不具有D-最优设计和G-最优设计等价性.     

异方差分层线性模型的A-最优设计

分层线性模型在统计领域和实际应用中受到广泛关注,但是异方差分层线性模型的设计问题尚需更多关注和深入研究.对异方差分层线性模型的A-最优近似设计问题进行研究.以个体参数的精准预测为目标定义了模型的A-最优准则,证明了准则函数的凸性,并借助方向导数建立等价性定理以刻画A-最优设计.在不同的权重函数下以随机斜率一次回归模型和...     

基于变量选择的异方差White检验

在多元线性回归模型的异方差检验中，当解释变量较多且两两之间相关系数较低时，会导致传统White检验构造的辅助回归函数参数增多、计算量增大、检验效果不明显。针对这一问题，基于异方差检验原理，建立残差平方与解释变量之间的回归模型，筛选出系数显著的解释变量，利用残差平方与筛选出的解释变量构建辅助回归模型进行异方差检验。数值模拟及实证分析表明该方法有良好的检验效果及简单的步骤。     

具有异方差的线性回归模型的统计诊断

为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型.采用Score诊断统计量对具有异方差的均值漂移模型的均值是否漂移进行诊断,证明了异方差存在条件下均值漂移模型和数据删除模型的等价性.这一结果表明,在诊断具有异方差的线性回归模型的异常点时,可考虑采用更加便于处理的均值漂移模型.最后,用Score诊断统计量对镀锌数据进行了异常点的诊断.     

二次随机系数回归模型的A-最优设计

研究了单位设计域上二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计.首先证明了A-最优设计准则满足洛纳偏序性质;利用A-最优设计准则的洛纳偏序性质,证明了单位设计域上的二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计可以在包含设计域两个端点0,1在内的3个设计点上获得;进而给出了二次随机系数回归模型A-最优恒等设计的精确结果.结果表明,二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计不受到随机效应项的方差影响,其A-最优设计的第三个谱点位置接近单位设计域的中点,且在该点处的A-最优设计权重接近于0.5.     

一类线性回归模型异方差性的LM检验

笔者考虑了特殊情形下一类异方差性线性回归模型,首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量,然后举例说明该方法的功效。     

异方差可加混料模型的D-最优设计

通过对模型进行分块,引入边界模型的D-最优设计,寻找到整个模型的D-最优,并根据异方差的特点讨论了两种情况异方差可加混料模型的D-最优设计.     

基于G-Q的K-S异方差检验方法

在异方差线性回归模型中,G-Q检验是常用的方法,但G-Q检验通常适用于一元线性回归模型中,且有适用条件;而在多元线性回归模型中,G-Q检验也不是一个有效的异方差检验方法。针对G-Q检验的局限性,文章基于G-Q检验的基本思想,采用非参数Kolmogorov-Smirnov检验对线性回归模型进行异方差检验。通过大量数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和可靠性。     

年营业额的自回归预测

通过建立齐性方差的自回归模型(包括线性模型和非线性模型)和异方差的线性自回归模型,并选择出“最优”模型,对南通隆盛机电有限公司的年营业额进行预测。     

应用自回归条件异方差模型研究我国水力发电量

为了研究水力发电量条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,引入自回归条件异方差模型,建立基于正态分布假设的同阶自回归条件异方差模型对我国2001年1月到2016年2月的水力发电量进行实证分析,研究得出该模型对发电量的估计与预测具有良好的效果。     

基于异方差回归模型估计的算法及程序设计

本文利用牛顿迭代法研究了积性异方差回归模型的估计与群组异方差回归模型的估计,并设计了该算法的计算程序,作为它的应用,计算了积性异方差回归模型估计与群组异方差回归模型估计的两个实例.     

带有ARIMA(0,1,0)误差的非线性模型影响诊断

在带有ARIMA（0，1，0）误差的非线性回归模型中，利用梯度方向研究了观测数据对于其异方差检验的Score统计量的局部影响，分别得到了因变量及自变量的微小扰动情况下度量最大局部影响的诊断统计量．最后，给出了具体的数值实例，说明了本文结论的有效性．     

非参数的广义转换异方差模型

在风险管理中，费用的平均值E［Y|[WTHX]X[WTBZ]］是一个关键参数.预测平均费用的主要困难在于费用数据是严重偏态且异方差.目前常用的方法有转换模型及广义线性模型方法，这两个方法独立被研究，没有任何交叉，它们部分地克服了数据的偏态性及异方差性质. 本文提出了一个新的非参数模型，它不要求给定转换函数、联系函数、方差函数及误差分布函数. 现有的转换模型及广义线性模型都只是这个模型的特例，该模型可以在一个相当广泛的范围内提供一个最好的选择. 更重要的是本文用一个非常简单的方法估计感兴趣的参数，估计过程中     

基于高斯间距核回归的产品设计时间预测

为克服产品设计时间预测中的小样本和异方差噪音问题,建立一种基于高斯间距核回归(Gaussian margin kernel regression,GMKR)预测模型。首先,假定核函数回归模型的权重向量服从高斯分布,利用相对熵与输出概率密度的自然对数和设计优化目标,构建GMKR模型;然后,假设高斯分布的协方差阵为对角矩阵以简化GMKR模型,并利用粒子群算法求解相应优化问题。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于GMKR的时间预测模型可行有效。     

异方差回归模型的拟合和变量选择

作者研究了异方差回归模型的估计与变量选择问题.在误差分布未知的情况下,作者分别给出了联系函数已知及未知时均值与方差的估计.另外,作者在给出估计的同时,分别选出了对均值与方差影响显著的变量.     

几种异方差检验方法的比较

经典线性回归模型的一个重要假设就是回归方程的随机扰动项具有相同的方差 ,也称同方差性 .但在大多数经济现象中 ,回归方程的扰动项的方差随观察值的不同而变化 ,这种模型称为异方差模型 .如果对异方差模型进行OLS估计 ,就会产生严重的后果 ,因此 ,选取适当的异方差的检验方法是极其重要的 .本文对帕克检验、格莱舍尔检验、戈德菲尔德 -匡特检验作随机模拟 ,并对这几种方法略作比较 .     

强混合误差下回归函数小波估计的渐近正态性

文章讨论异方差非参数回归模型,在随机误差序列{ei,i≥1}为α^-混合情形下,建立了回归函数g（·）的小波估计,并得到了该估计的渐近正态性,这些结果推广了梁汉营等人（2007年）在NA情形下的结论．     

Jackknifed Liu estimator in linear regression models

In this paper, we introduce a generalized Liu estimator and jackknifed Liu estimator in a linear regression model with correlated or heteroscedastic errors. Therefore, we extend the Liu estimator. Under the mean square error(MSE), the jackknifed estimator is superior to the Liu estimator and the jackknifed ridge estimator. We also give a method to select the biasing parameter for d. Furthermore, a numerical example is given to illustvate these theoretical results.     

CARCH模型在上证指数收益率分析中的应用

本文运用Engle的ARCH法对上证指数收益率的异方差性进行了详细的分析,得出涨跌幅制制度的实施对收益率的异方差性有明显的影响,序列异方差性与序列长度存在密切的关系.在运用CARCH模型对序列进行拟合时,发现拟合模型的阶数与序列长度也存在一定的关系.     

开放式基金净值波动不对称检验

利用GARCH（1,1）-N、GARCH（1,1）-T、EGARCH-N和EGARCH（1,1）-GED4种模型,结合标准正态分布、学生t分布、广义误差分布3种分布形态,对我国2003年前发行的17支开放式基金净值的波动是否存在不对称进行检验。结果显示,EGARCH（1,1）。N模型和EGARCH（1,1）-GED模型能较好地刻画我国开放式基金净值的波动特点,开放式基金净值收益的波动具有异方差性和不对称性,同时正向与负向期望收益对波动也有影响。