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.     

非线性半参数空间变系数模型的两步估计

文章对非线性函数与空间变系数模型组合的半参数模型进行研究,提出该类模型的两步估计,给出半参数模型中非线性函数和空间变系数参数估计的精确表达式.并进行了数值模拟,结果表明,估计值与真实值拟合程度较好,方法的精确度较高.     

参数与非参数回归在FDI中的比较分析

文章在对参数回归及非参数回归方法进行介绍的基础上,采用线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及N-W核权函数回归估计,对1983-2014年我国外商直接投资总额与GDP关系进行探讨.最后分别给出3类方法的拟合值以及MAE和MSE.从拟合效果来看,相对于线性回归模型,引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法更能有效地拟合FDI与GDP之间的关系,且窗宽为0.25的非参数估计效果更优.     

带右删失数据的非线性模型的参数估计

介绍带右删失数据非线性模型,研究了带右删失数据非线性模型的参数估计及其算法.     

ARMA模型参数估计算法的改进

文章提出了一种ARMA模型的非线性估计方法,这种方法通过DFP算法构造具有遗传对称正定性的矩阵来近似Hesse矩阵的逆,从而实现了ARMA模型参数的估计.仿真结果表明,该方法具有良好的准确度和可靠性,可以改进ARMA模型的参数估计.     

空间滞后面板平滑转换模型的估计及数值模拟

将空间滞后项引入面板平滑转换模型,构建了空间滞后面板平滑转换模型,通过综合应用拟极大似然法和非线性最小二乘法,构造了该模型的参数估计方法,并通过蒙特卡洛数值模拟探讨了参数估计方法的小样本性质;数值模拟结果显示,提出的估计方法在小样本条件下表现良好,参数估计值随着样本容量的增大而收敛到参数的真值。     

非线性协和模型：理论与方法

 本文系统梳理了十多年来非线性协和理论与方法的研究进展,从非线性协和概念的提出开始,对目前已给出的非线性协和的各种不同定义、具有非线性结构的时间序列的非平稳性检验、非线性协和关系的检验、非线性协和模型的参数与非参数估计方法、门限协和模型、以及非线性误差修正模型的研究状况进行了总结。     

非线性回归模型的线性变换和正交多项式回归

在非线性回归模型中,部分模型可以通过数据变换转化为线性模型进行研究,但这种转换有时会引起随机扰动项的变换,改变其假设条件,从而影响模型的准确性.文章引入非线性回归模型的线性变换方法和正交多项式回归方法,重点介绍了正交多项式回归方法;基于R语言软件,通过例子说明了非线性模型线性变换的局限性,并给出了正交多项式回归方法拟合非线性模型的具体应用.     

基于多重尝试Metropolis算法的非线性DSGE模型贝叶斯推断

本文提出一种改进的多重尝试Metropolis算法,用于非线性动态随机一般均衡模型的贝叶斯参数估计和模型选择。多重尝试策略通过每次迭代抽取多个尝试点的方法来提高算法的混合速率,新方法中提出使用近似的方法提高计算速度,并通过接收概率调整偏差。数值实验表明新方法在相同的计算时间内具有更高的估计效率。最后,本文比较了具有不同货币政策设定的模型对中国经济数据的拟合效果,发现中国数据更加支持具有时变通胀目标的模型。     

非线性协和模型:非参数方法研究综述

对于非线性协和理论,非参数方法具有重要的研究和应用意义。文章对当前非线性协和理论的三个研究方向进行了梳理,进一步对已给出的非线性协和的不同定义,总结了相应的具有非线性结构的时间序列的非平稳性非参数检验、非线性协和关系的非参数检验、非线性协和模型非参数估计方法以及非线性误差修正模型的非参数方法前沿问题。     

基于隐马尔可夫模型对 LIBOR 序列的贝叶斯分析

本文借助贝叶斯方法,用隐马尔可夫模型(HMM)来拟合美元 LIBOR(伦敦银行同行拆借利率)相对美联储基准利率的变动情况,用Gibbs抽样实现了模型的参数估计.我们将该模型用于对LIBOR的衍生金融产品的评价;并利用无套利原理预测美联储基准利率的变动.     

求解非线性多结构回归模型的加权最小二乘估计法

文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度.     

基于EM算法的异方差性Markov机制转换模型的估计

文章将EM算法引入到对异方差性Markov机制转换模型未知参数的估计,并将研究结果运用到我国股票收益率数据的分析,结果表明,该方法很好地拟合了我国股票收益率的波动性特征.该方法为金融波动问题的未知参数估计提供了新的研究思路.     

带约束非线性回归模型参数的广义LS估计的存在性

文章利用非参数估计的思想对带约束条件非线性回归模型进行了随机化改造,将带约束条件非线性回归模型转化为一个不带约束条件的随机化模型。并运用这一随机化方法和最优化理论,在这个随机化模型下对带约束条件回归模型的广义LS估计量的存在性进行了研究。     

动态指数分布模型的一种预测算法

本文讨论了在动态指数分布模型的情形下,利用随机模拟方法对自然参数ω1和θt之间的非线性关系进行了处理,并对模型参数的修正递推以及未来观测值的预测进行了推导.根据随机模拟方法的相关理论,这种方法比数值分析方法有着更好的预测精度.     

“内在”非线性回归模型的参数估计

一般数理统计书上都讨论过变量非线性的回归模型 ,而对参数非线性或者变量和参数都是非线性的回归模型没有介绍 ,本文就这些“内在”非线性回归模型的参数估计进行探讨     

基于非等间距序列的累积法及其应用

文章提出了基于非等间距序列的累积法.给出了非等间距序列的各阶累积和,使累积法能引入基于非等间距序列建模的参数估计中.将此法应用于非等间距GM(1,1)模型,得到了其新的参数估计公式,又直接由模型的定义型推得其预测值计算公式.结果分析表明,累积法在非等间距模型中的应用效果良好,改进后的累积法非等间距GM(1,1)模型的拟合与预测精度都很高.     

动态面板模型参数估计方法的比较研究

本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效.结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高.当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计.固定效应方差比越大,弱工具变量检验的LM和CLR功效越稳健.本文最后将不同的动态面板模型估计方法,应用于劳动力迁移引致的区域工资差距问题的研究,进一步验证了蒙特卡洛模拟研究结论的稳健性.     

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题.基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计.并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性.     

基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究

文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素.针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系.由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系.