协变量含测量误差的变系数偏线性模型的变量选择问题研究

研究了当参数部分和非参数部分的协变量均具有测量误差且两部分测量误差相关时,变系数偏线性模型的参数估计和变量选择问题。在误差校正和profile最小二乘估计方法的基础上,提出了基于smoothly clipped absolute deviation (SCAD)惩罚的变量选择方法,且估计具有渐进正态性和先知性。数值模拟研究进一步说明了所提出的变量选择方法的有限样本性质。     

基于众数回归的变系数模型统一变量选择

研究了众数回归下变系数模型的统一变量选择问题.利用B样条基函数近似非参数部分,在众数回归下建立SCAD惩罚函数同时选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,在一定条件下, 证明惩罚估计量相合性和稀疏性,通过数值模拟评估所提出的变量选择方法的有效性.     

自适应变系数EV模型中系数参数的估计

从一般情况下的变系数EV模型入手来讨论一种新型的自适应变系数EV模型,主要是介绍了这种新型模型中的系数参数的估计,进而讨论了参数估计的相关性质.对估计中权函数的性质,估计的渐近性进行了讨论并给出了严格的证明.     

自适应变系数EV模型系数函数中β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,来讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB将一步迭代估计出来的结果进行了检验.     

半参数单调变系数部分线性EV模型的估计

主要研究半参数单调变系数部分线性EV模型的估计问题,提出了单调纠偏profile最小二乘估计方法,给出了模型中未知参数和单调变系数函数的估计,并在适当条件下证明了参数估计的渐近正态性和非参数单调估计的渐近性质.最后利用计算机数值模拟验证了本文所提方法的可行性及有限样本估计结果的性质.     

变系数结构关系EV模型的参数估计

研究了当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何.采用加权正交回归方法估计结构关系EV模型的变系数,在比较弱的条件下证明了用这种方法得到的估计具有强相合性.     

变系数EV模型系数参数核估计的改进估计

对变系数EV模型的估计问题进行深入研究,利用核函数法和广义最小二乘法运用类似于迭代的方法改进了变系数EV模型系数参数的估计。首先,将一步核估计■0(ti)(i=1,…,n)代入模型,用广义最小二乘法得到β的第二步估计=Sn-1XT(Y-■0(T))。然后,再将的值代入模型中,将■0(ti)还原成β0(ti),定义β0(t)的最终估计为0(t)=μ10∑i=n1wni(t)(Yi-XiT)在适当的正则条件下,证明了所给的估计具有相合性和一致相合性。最后借助Matlab对估计量进行了模拟研究,结果表明估计的效果较已有结果有所提高。     

一类新型变系数EV模型中参数β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB软件将一步迭代估计出来的结果进行了检验,使估计结果在图形中得到了体现,从图中可以看出,估计值与真实值非常吻合.     

缺失数据下带约束条件的部分线性变系数EV模型的估计

用一般级数估计方法研究了带约束及响应变量缺失条件下的部分线性变系数EV模型的参数与非参数估计,并讨论了参数估计的一致性和渐进正态性及非参数估计的收敛速度,且通过数值模拟验证了所提方法的估计效果.     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究．首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法．其次,得到了估计的渐近性质．最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的．     

变系数模型中的新局部线性估计法

提出一种新的局部线性方法用来估计变系数模型中的未知函数,给出了未知函数估计量的渐近条件偏差和方差.由于新方法所得估计量的渐近方差小于传统线性估计量的渐近方差,因而新方法更加有效.     

变系数部分线性EV面板数据模型的效应检验

研究了带测量误差的变系数部分线性面板数据模型中个体效应的检验问题。 基于截面最小二乘方法分别对固定效应模型和随机效应模型中参数部分和非参数部分进行估计,经过纠偏处理后分别得到修正后的估计量,并构造出参数 Hausman 检验统计量和非参 Hausman 检验统计量;进一步,在小样本下结合 Bootstrap 抽样方法和Hausman 检验统计量得到检验的拒绝域,并通过模拟来检验统计量的功效;最后利用本文方法实证分析研究了国内 16 家上市银行绩效影响因素,并给出了实质性建议。     

具有不可忽略退出的面板数据混合半参数变系数模型

由于面板数据经常出现由信息性退出而引起的缺失数据,故其统计分析比较复杂。本文假定响应变量服从部分线性半参变系数混合效应模型,其中非参数系数函数依赖于相应的退出时间。利用二步估计方法的思想求得参数与非参数部分的相合估计,减少了同时估计的参数的个数,避免了估计方程中由较多参数引起的多重共线性问题。     

变系数联立模型的局部线性广义矩估计

目的在随机设计条件下,提出了一类变系数联立模型,对模型的变系数进行了估计,研究了估计量的大样本性质。方法局部线性广义矩估计。结果利用概率论中大数定律和中心极限定理,证明了估计量的大样本性质。结论局部线性广义矩估计具有相合性和渐进正态性。     

响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量误差模型的经验似然推断

将经验似然方法应用于响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量模型中兴趣参数置信域,构造了关于参数分量纠衰的分块经验对数似然比函数,进而推导出参数分量纠衰的分块经验似然比统计量及其渐近分布。数据模拟结果表明所提出的经验似然方法在置信区间长度和覆盖率方面要优于正态逼近方法。     

Instrumental variable type estimation for generalized varying coefficient models with error-prone covariates

In this paper,the estimation for a class of generalized varying coefficient models with error-prone covariates is considered.By combining basis function approximations with some auxiliary variables,an instrumental variable type estimation procedure is proposed.The asymptotic results of the estimator,such as the consistency and the weak convergence rate,are obtained.The proposed procedure can attenuate the effect of measurement errors and have proved workable for finite samples.     

鞅差时间序列的部分线性EV模型的小波估计

用小波方法研究了误差为滑动平均鞅差序列的部分线性EV模型,得到了小波估计量的矩收敛速度及强收敛性。