带线性误差的部分线性EV模型的经验似然推断

部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程.文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理.     

广义线性混合模型在顾客满意度研究中的应用——基于某地区银行理财产品顾客满意度的分析

在对广义线性模型与经典线性模型进行对比分析基础上,重点介绍了广义线性混合模型与估计方法及其在满意度调查数据中的模型设定与应用,并采用某调查机构在2011年1月至2012年3月期间对购买过某地区银行理财产品的客户进行的满意度调查数据进行实证分析。研究表明:相对于经典线性回归模型与广义线性模型,广义线性混合模型是分析满意度调查数据的有效方法。     

部分线性变系数模型的Backfitting约束估计

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的半参数模型.文章主要研究该模型线性部分存在约束条件下的估计和检验问题,首先基于backfitting方法给出了常数系数以及变系数部分的约束估计,其次构造了检验统计量用于检验约束条件.     

神经网络模型与车险索赔频率预测

汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松-逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松-逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。     

伴随置信度的线性回归模型

针对正态余项的线性回归模型,研究伴随置信度的线性回归模型。在一定概率下,设计随机变量以均值为中心的置信区间,建立机会约束规划,并在一定置信度下转化为确定性规划,应用LINGO 11优化软件求解,构造出伴随置信度的线性回归模型,实现对随机变量观测值信息的动态应用,可以实现伴随置信度的预测。实证分析表明,该模型可以依置信度不同程度地反映观测数据的多方面信息,选择最佳线性回归方程,更好满足需要。该模型有异于线性分位数回归模型的优点,丰富了线性回归分析的研究内容。     

经济学研究中的线性回归模型设定的再思考

文章在作者原有研究的基础上提出了应用于经济学研究中线性回归模型设定的三个一般性原则,并提出了理论驱动型和数据驱动型两类线性回归模型设定方法,总结出了单方程线性回归模型设定的基本过程。     

基于HLM2的算例分析及其在中国非寿险精算中的思考

随着保险业务的拓展和深化,财产保险中越来越多地出现具有相关性和层次性的保险数据.分层线性模型对此类数据的处理能充分地体现在数据的分析中,在国际精算领域中的应用处于起步阶段.文章分析了分层线性模型具有二层、三层结构的数据特点,采用线性混合模型和分层线性模型方法,完成了二层结构数据的模型构建、实现与比较.     

线性模型与广义线性模型

线性模型与广义线性模型上海财经大学张尧庭线性模型也许是统计方法中应用最广泛的，从高斯提出最小二乘法到现在，已有一个多世纪了，但是对它的深入研究和拓展，仍然是统计中很活跃的课题。线性模型的名称是这一世纪四十年代左右出现的，到了七十年代未，广义线性模型的...     

部分线性可加变量含误差模型的估计

作为可加模型和部分线性模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型。文章主要讨论了当线性部分的协变量测量含误差时模型的估计问题,我们基于profile全最小二乘法构造了参数分量和模型误差方差的估计,并证明了估计量的渐近正态性。     

基于综列线性支出系统模型的城镇居民家庭消费分析

本文在分析线性支出系统和扩展线性支出系统模型特点的基础上,结合PANEL DATA设计了综列线性支出系统模型,并结合不同收入等级的城镇居民家庭消费问题,进行了实证分析。