简介：针对半参数回归模型求解过程可能出现的法方程病态问题，提出了用岭估计原则改进半参数模型的求解。通过模拟算例将岭估计解法和其他方法进行了比较，结果表明，岭估计解法能较好地解决半参数回归模型求解过程中的病态问题。

简介：考虑半参数回归模型Y(j)(xin,tin)=tinβ+g(xin)+e(j)(xin),1≤j≤m,1≤i≤n.利用最小二乘法和权函数估计方法,定义β,g的估计量βm,n和gm,n(x),在负相依样本及较弱的条件下证明了这些估计的强相合性,得到了与独立情形一致的结论.

简介：讨论了异方差半参数回归模型,建立了模型中参数β和非参数g（.）的小波估计,在适当的条件下,证明了β和g（.）的小波估计的渐近正态性.

简介：针对测量平差中的实际问题，引入半参数回归模型，分析了它在测量平差中应用的可能性，并以实例与经典测量平差方法进行精度分析，说明该方法的有效性。对含有系统误差的测量平差问题进行了试算，为进一步研究半参数回归模型在测量平差中的应用具有一定的意义。

简介：纵向数据在生物、医学和经济学中的研究普遍使用。近年来，对纵向数据各种模型的研究引起国内外统计学者的广泛关注。本文建立了半参数纵向数据的Possion回归模型。并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计，讨论了它的Fisher信息矩阵，给出了似然方程的Newton-Raphson迭代求解过程。

简介：函数型数据分析是分析高频数据的重要工具。在实际中函数型协变量和响应变量之间的线性假设通常不成立。本文提出了函数型非参数部分自回归模型来刻画函数型协变量和响应变量之间的非线性关系,本文接着使用非参数核估计方法给出了该模型的估计,并通过统计模拟验证了该估计方法的优良性,最后我们给出了上证指数的一个实例来说明我们模型的良好预测能力。

简介：考虑一般的分块半相依线性回归（SUR）模型及其相应的简约模型，给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件．

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：在NA相依样本下，研究固定设计非参数回归权函数估计的强相合性和完全收敛性，获得了一些较合理的充分条件，较好地推广和改进了Georgiev在独立情形下所得到的相应结论。

简介：本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。

简介：选取1978-2013年的财政收入和经济增长数据为样本,利用参数回归分析和非参数回归N-W核估计法进行实证分析,比较发现GDP增长率对财政收入增长率的影响在经济发展的不同时期有不同的特点,并非简单的线性模型能解释清楚,而且非参数回归模型的拟合效果优于线性回归模型模拟效果;并采用最小平方交叉实证法（CV）和经验选择方法,从拟合效果中综合考虑其优劣,进而给出最佳窗宽。

简介：本文研究部分变系数动态模型，一些参数的值可以成为协变量的函数，并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型，及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数，提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时，本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。

简介：摘 要：为使黏结滑移模型能够更全面、更真实地反映GFRP筋与MPC界面粘结性能，基于分位数回归理论，参考了前期GFRP筋与MPC的粘结滑移试验研究中的数据后，建立了分位数在0.1-0.9水平范围下的特征值模型，进一步探明了黏结滑移特征值在影响因素作用下的分布范围及相应的概率，全面分析了模型自变量与因变量在不同分位数水平下影响关系的变化。

简介：摘要：本文基于2009-2018年中国31个省市（港澳台除外）的面板数据，选取旅游、社会经济和交通运输三方面的要素作为解释变量，建立面板分位数回归模型探究在不同分位点上各要素对入境旅游的影响程度。研究发现：（1）旅游要素（星级饭店数和旅游资源丰裕度）和社会经济要素（人均GDP和进出口贸易总额）是入境旅游重要的驱动因素。当入境旅游规模扩大时，星级饭店数和人均GDP的贡献有所下降，其余变量的贡献有所上升。（2）除铁路旅客周转量外，其余交通运输要素对入境旅游发挥着显著的消极影响

简介：在多元线性回归模型参数估计中，采用普通最小二乘法，必须在遵循经典的假定的条件之下才具有良好的性质，在违背基本假定的情况下，比如存在异方差和序列相关时，最小二乘法将不再是最佳的线性无偏估计量。而在放宽经典的假设之下，应用极大似然估计法和矩估计法仍然得到了与普通最小二乘法相同的结果。

简介：本文探讨了基于MCMC算法实现的一元线性回归模型参数估计的贝叶斯方法，对经典统计方法和贝叶斯统计进行了比较．

简介：采用数据模拟方法分析分位数回归（QR）和最小二乘回归（OLSR）之间的异同。结果表明：QR可以克服OLSR强假设、易受极端值影响、只能描述总体的平均信息等不足，充分揭示条件分布函数各点的局部信息，提高考试研究的针对性。尤其在随机误差项方差不恒定时，分位数回归的优势较最小二乘回归更为明显。它能挖掘考试数据中更多更有用的信息。

简介：本文首先改进KuosmanenandKortelainen（2012）的随机前沿半参数模型,并运用改进模型,采用2005年1月1日至2011年6月30日我国30只样本基金的数据,实证评价基金投资效率。与以往的评价模型相比,改进的随机前沿半参数模型不仅结合了DEA和SFA的各自优点,还规避了基于CAPM的基金业绩评价可能造成的模型设定问题。此外,该模型不但能够更为充分和全面地评价基金的投资效率,而且可以根据研究者的自身需要将各种投入产出指标纳入基金投资效率的评价中,从而为研究者在基金评价领域提供了新的研究方法。基金投资效率的评价结果表明：首先,与传统测量指标的结果不同,我们的基金投资效率排名不仅取决于期末基金累计净值的大小或总收益率的高低,还取决于其较低的投入指标;其次,股票型基金和混合型基金的投资效率在不同基金之间差异明显,而债券型基金的投资效率在基金之间的差距较小,反映出债券型基金投资效率的稳健性。

简介：摘要：为了克服经典测量理论(CTT)存在的多种理论缺陷与实践不足，新的测量理论-项目反应理论（Item Response Theory, IRT)产生，并被广泛应用与实践与理论研究中，为计算机自适应测验和认知诊断等领域的研究提供了基础。已经提出了很多参数化的方法，但是随着研究的推进，这些方法也出现一些问题。已有的参数化方法需要假设反应时的分布，如果违反反应时分布的假设。因此本文将介绍关于半参数反应和反应时分析的IRT模型研究为相关学者的学习研究提供参考。

简介：把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中，建立上海股市收益率的条件分位数回归模型，描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型，并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR，并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的，由外推法预测的结果相对小一些。