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基于逐次定数截尾样本下,讨论了Pareto分布的参数估计,得到了两参数的逆矩估计,并通过数值模拟与极大似然估计进行比较,结果表明逆矩估计优于极大似然估计. 相似文献
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本文在FIGARCH模型的基础上介绍了其参数的检验方法,然后重点阐述了其参数的估计方法即极大似然估计方法(QMLE),并在QMLE中对算法进行了创新,提出了混合梯度算法。通过Monto-Carlo模拟实践中证明,混合矩梯度算法优于其它算法。 相似文献
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经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示:(1)极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。(2)若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。 相似文献
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EM算法是一种迭代算法,主要采用后验分布的众数或极大似然估计,广泛的应用于删失数据,截尾数据,成群数据,带有讨厌参数的数据等。文章介绍EM算法,并对删失数据的对数正态分布参数估计和混合正态分布参数的极大似然估计进行了模拟,模拟结果表明对删失数据分布的参数估计和复杂的极大似然估计,EM算法是有效的,估值精度满足要求。 相似文献
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基于指数分布下的分组数据,文章研究了步加试验中参数的近似极大似然估计方法,最后通过蒙特卡罗模拟,说明方法是可行且有效的. 相似文献
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文章考虑双参数指数分布的参数估计问题,在KL-距离最小化原则下,给出了一种参数估计的方法.得到的结果是一般情况下参数估计与矩估计相同;特别地,当位置参数为0时,通过数值模拟,并与极大似然估计进行比较,证明了这种估计的可行性. 相似文献
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考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本,在实际应用中,根据研究的需要和两种样本各自的特征,有时将两种样本结合使用,从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法,得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差,结果显示:与面板数据下的极大似然估计量相比,混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差,优于面板数据下的极大似然估计量。 相似文献
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高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计. 相似文献
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对于一类异质性误差项存在截面相关性的近似因子模型,本文首先提出了估计共同因子向量和因子载荷矩阵的广义矩估计方法(GMM),该方法推广了Doz等(2012)的极大似然估计方法;其次,分别研究了模型参数广义矩估计的渐近性质和有限样本的统计性质,在适当的条件下,证明了参数的GMM估计是具有渐近正态分布的一致估计;最后,利用近似因子模型对我国各类上市公司增长性的共同驱动因素及其差异性进行了实证分析。 相似文献
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文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数. 相似文献