一种新寿命分布的参数估计及其应用

Chen(2000)提出了一种新的两参数寿命分布,这个分布有递增或浴盆型失效率函数,并基于Ⅱ型截尾样本给出了分布参数的区间估计.文章对这种两参数寿命分布在一个参数已知时,基于Ⅰ型截尾样本并借助Han(2011)给出的失效概率的E-Bayes估计给出了另一个参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,进而得到了失效率函数和可靠度的估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明方法可行且便于工程应用.     

广义矩方法及其在金融领域的应用

文章讨论了广义矩估计的统计思想,并将其与最小二乘估计和极大似然估计方法相比较,说明了普通最小二乘估计是广义矩估计的一个特例,在密度函数满足一定的条件下,广义矩估计和极大似然估计是一致的,最后对广义矩估计在金融资产定价方面的应用进行了研究。     

正交最小一乘回归系数估计的算法

文章对正交最小一乘方法的背景与原理进行了介绍,给出了线性模型参数估计算法和在MATLAB中的实现,通过计算机仿真说明了本文算法的正确性和正交最小一乘法较正交最小二乘法更具有稳健性.     

正交多项式回归模型参数估计的格子设计及其最小二乘估计

对二元二次多项式回归模型进行预先正交化处理，提出使用因子空间的N等份的格子设计的观点，推导出了信息矩阵的一般性结构，并给出了该设计的非退化条件及其最小二乘估计和对应的协方差矩阵。     

乘积模型的最小二乘相对误差估计

文章提出了一种基于最小二乘准则下的乘积模型的相对误差估计方法.该方法的目标函数是光滑的凸函数,所得到的估计量具有强相合性和渐进正态性,估计量的渐进方差可以用插入法直接估计.模拟结果显示所提方法与其他同类方法比较具有一定的优势.     

半参数模型中两步估计与最小二乘估计的比较

文章在MSE准则下对半参数模型中的参数的两步估计和最小二乘估计进行了比较,给出了参数的两步估计优于最小二乘估计的充分条件。     

约束线性模型系数的岭型Stein估计及其最优预测

文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件.然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件.通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE.     

地理加权似乎不相关回归模型及其估计

为了刻画时空异质性,文章基于地理加权回归技术和似乎不相关回归方法提出了一种新的空间计量经济学模型——地理加权似乎不相关模型.对于这类模型中的未知系数函数,提出了两种估计方法,第一种方法是利用局部加权最小二乘方法分别估计每个时刻对应的空间变系数模型,第二种方法是广义局部加权最小二乘估计,考虑了同一地点不同时刻误差之间的相关性.     

病态加权最小二乘混合模型的k-Liu估计解法

文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型,组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计,其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性,同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建目标函数导出k-Liu估计在病态最小二乘混合模型中参数的通用解式、均方误差式和协因数的计算式,推导出k-Liu估计中修正因子的计算式,通过广义交叉检核法确定岭参数。最后,通过多种估计法参与算例解算,得出k-Liu估计可以进一步提升混合最小二乘模型的解算精度。     

线性模型中混合估计与最小二乘估计的新相对效率

文章讨论了当线性模型有一定的附加信息时,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题;在误差矩阵为正定矩阵时,给出了一种新的相对效率,并导出了它的上界.     

非线性回归模型参数估计方法研究——以C-D生产函数为例

通过理论分析和蒙特卡罗模拟,对C-D生产函数模型参数的估计方法进行比较研究的结果表明：当误差项满足经典假设时,非线性最小二乘估计量具有与线性最小二乘估计类似的、近似BLUE的特性,且当误差项存在异方差时,用加权非线性最小二乘法也能大大改善估计量的性质。     

线性回归模型几何分析:基于估计结果及检验统计量的考察

文章对普通最小二乘估计中形成的相关系数、回归系数、可决系数R2、F统计量,以及多重共线性问题作出几何分析,指出该分析方法表现为向量的长度和角度关系.这种分析过程使普通最小二乘法及估计结果变得更直观.     

约束线性模型系数的岭型Stein估计及最优预测

文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件,通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE。     

普通最小二乘法的几何分析

普通最小二乘估计法是在目标函数残差平方和的达到最小的条件下求得参数估计量,从向量的角度来说,普通最小二乘法将被解释变量分解成了相互正交的两部分,通过空间向量理论和几何分析方法,可以在欧氏空间内对普通最小二乘估计量进行求解,这种分析过程使普通最小二乘法变得更直观。     

基于惩罚最小二乘估计的长期用电量半参数预测模型

文章针对惩罚最小二乘估计的高精度特性,构建了基于惩罚最小二乘估计的半参数回归模型。并将指数平滑思想融入模型,对模型的误差序列进行趋势外推与大幅度外延预测。实证结果表明了所提方法的有效性。     

具有线性趋势的残差自回归模型的估计方法

为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小.此外,还利用1980-2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法.进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测.     

基于记录值样本的Rayleigh分布模型的参数估计

文章在均方误差损失函数下,基于记录值样本得到了Rayleigh分布参数的最小风险同变估计和Bayes估计,并讨论了一类cX2U(n)+d形式估计的可容许性和不可容许性.     

纵向数据部分线性模型的估计方法

本文首先讨论了纵向数据部分线性模型yij=xijβ+g(tij)+eij的可行广义最小二乘估计方法及其估计的渐近性质,然后通过统计模拟研究表明我们的估计方法在有限样本情形也有良好的效果.由该方法获得的估计量具有显示解,计算简便,便于实际应用.     

熵损失函数下广义线性混合模型协方差矩阵谱的分解估计

文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。     

基于数据拟合的非线性方法及Matlab解决方案

基于数据拟合思想及其方法的比较与选择在数量经济模型参数估计问题的研究过程中具有十分重要的意义.文章给出了Bass模型和品牌生命周期模型的参数估计具体的估计过程,并依据可绝系数和残差平方和分析及实例,证实了非线性最小二乘优于普通最小二乘;在分析Matlab中lsqcurvefit函数数据拟合Gauss-Newton和Levenberg-Marquart算法原理的基础上,给出了品牌生命周期模型的Matlab非线性参数估计解决方案及最优化方法.