多元线性回归模型中的异方差性问题

对计量经济学模型中应用最为普通的线性回归模型进行了一些分析．指出模型的基本假设中“同方差性”不能满足，即出现了异方差性问题时，会出现哪些后果，应如何对模型作出调查，并介绍了目前使用较多的检验“异方差性”的方法．最后建立了我国消费函数模型．     

回归模型中变量变换的图示方法及其应用

将增加变量的思想引入到变量变换中，获得了变量值的简便方法．     

异方差模型中协方差阵的估计研究

在异方差模型中,尽管回归系数的普通最小二乘(OLS)估计仍能保持无偏性,但其对应的协方差阵估计不再一致。解决异方差问题,对随机误差项协方差阵的估计显得尤为重要。基于异方差形式未知的情况下,非参数估计的良好效果,应用不同的非参数方法对误差项的协方差阵给出估计,进而通过估计加权最小二乘法得到回归系数的估计,并在已有的加权异方差一致协方差阵估计的基础上进行了拓展。模拟实验和实例分析表明,不同的非参数方法在回归系数的估计和模型的检验方面效果都有很大的差异。     

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。     

回归模型中的异方差性检验及分析

本文首先导出非线性回归模型中，当权函数具有较一般形式时异方差性检验的Ｓｃｏｒｅ检验统计量，然后讨论了线性模型中自变量或因变量的扰动为Ｓｃｏｒｅ检验统计量的影响，最后给出了两个应用实例。     

半参数回归模型的渐近正态性

考虑半参数回归模型 yi=x′β+g(ti)+ei,1≤i≤n ,选择近邻函数为权函数,应用最小二乘法得到β、g(·)和σ2 的估计,讨论参数σ2 估计量的渐近性质.     

一阶广义随机系数自回归模型参数的最小渐近方差估计

研究广义随机系数自回归模型中参数的估计问题, 给出了未知参数的一个估计类, 证明了该估计类中估计的相合性和渐近正态性, 并且获得了该估计类中的最小渐近方差估计, 并通过数值模拟比较了估计类中各种估计方法的优劣.     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

半参数回归模型的误差方差估计的注记

考虑半参数回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei，1≤i≤n，g为R上未知函数，σo＝D（e1）．建立了D（e1）的估计量Sn，并在适当的条件下证明了Sn依概率收敛于D（e1）以及n（σn－σo）／Sn依分布收敛于标准正态、后一结果可直接用于构造σ2的大样本区间估计或对σ2进行大样本检验等．     

非线性回归模型误差方差的经验似然估计

应用经验似然方法得到了非线性回归模型误差方差的经验似然估计,并证明了估计量的渐近正态性.通过数据模拟发现,经验似然方法得到的渐近方差比传统残差平方和方法得到的估计更小.     

线性回归模型中的H阵及求法

通过引入H阵，对二元线性回归模型的最小二乘法（OLS）估计结果进行了修正，寻找出一种新的参数估计求法，其核心部分是给出H阵的算法，便于计算机编程。     

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.     

误差方差二次型估计模型的转化

研究一般的回归模型中误差方差的二次型估计的容许性，研究方法是模型的整体转化和局部转化，结果有：（１）二次约束下的线性模型等价于相应的无约束的线性模型；（２）线性等式约束下的线性模型等于某个无约束的线性模型。（３）单个非齐次不等式的束下的线性模型等价于某个无约束的线性模型。（４）通过例子证明了多个线性不等式约束的线性模型不能等价于某个无约束的线性模型。（５）某类非齐次二次型估计的容许性等价于相应在的     

权回归模型中参数估计的相对效率

讨论了线性加权回归模型中最小二乘（ＬＳ）估计与最佳线性无偏（ＢＬＵ）估计的一种相对效率问题,即ｅ５（β）,并研究了它的下界及其与广义相关系数的关系。     

Michaelis-Menten模型近似回归方法的改进

对在生命科学中广泛应用的Michaelis-Menten模型，人们通常采用Y=1/Y代换，然后用最小二乘法求出近似回归模型，该近似回归模型对原始数据的测量误差较敏感，严重时会使模型无实用价值，通过对该现象的分析，找出了导致模型失败的原因，给出了一个解决问题的简单实用的方法。     

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行效据拟合,得到理想结果.     

数据含有随机误差的回归模型参数估计

本研究了观察数据含有随机误差的多元回归模型，这种模型在计量经济学中有重要意义。论主要给出了参数估计的算法，同时对预测误差做了简要分析。     

距离回归模型的理论研究

给出了距离回归的理论模型及回归系数参数估计的泛函形式，比较了经典线性回归模型与距离回归模型基于最小二乘方法所得参数估计的关系，并从理论上论证说明了其对应回归直线的位置关系．     

基于多元线性回归模型的湘西茶产业发展实证分析

结合湘西地区茶叶发展现状和趋势,分析湘西地区的自然、社会、经济环境条件,利用最小二乘法建立多元线性模型进行定量研究,模型结果反映出茶叶产量与第一产业生产总值呈正相关的关系.提出影响湘西茶产业发展的5个因素,以此来引导资源在茶产业链各个部分中的有效流通,提高湘西茶产业水平,推动经济发展,从而达到武陵山区精准扶贫的目的.     

变系数回归模型在计量经济学中的应用

文章主要讨论了变系数回归模型在计量经济学中的应用,变系数回归模型不但有很好的拟合效果,而且可以探讨变量之间的经济结构的非平稳性,这是经典的线性回归模型所不能比拟的.