實(shí)際生活中,由于條件限制,當(dāng)響應(yīng)變量大于或小于某一閾值時(shí),往往觀測(cè)不到響應(yīng)變量的真實(shí)值,此時(shí),可以用Tobit模型來分析這類數(shù)據(jù)。參數(shù)模型是研究響應(yīng)變量和自變量關(guān)系的一種有效工具,且優(yōu)點(diǎn)眾多,如精度高、解釋性好、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確,因此本文考慮參數(shù)Tobit模型的有關(guān)問題。另外,由于測(cè)量設(shè)備、測(cè)量方法等因素會(huì)導(dǎo)致觀測(cè)值帶有測(cè)量誤差,所以研究協(xié)變量有測(cè)量誤差的參數(shù)Tobit模型是有意義的�；貧w模型的參數(shù)估計(jì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)中是一類非常重要的問題。本文研究的是協(xié)變量有測(cè)量誤差的參數(shù)Tobit模型的估計(jì)問題。對(duì)測(cè)量誤差,本文不假定模型結(jié)構(gòu)和方差的已知形式,也不假定有重復(fù)觀測(cè)的數(shù)據(jù),而是借助工具變量來校正測(cè)量誤差。首先利用非參數(shù)核光滑方法得到真實(shí)觀測(cè)變量的估計(jì),然后用這個(gè)估計(jì)替代沒有觀察到的真實(shí)變量來處理測(cè)量誤差。在模型誤差分布對(duì)稱的假定下,模型的回歸系數(shù)就可以通過校正的最小二乘方法來估計(jì)。對(duì)給出的模型的參數(shù)估計(jì)量,本文證明了其相合性和漸近正態(tài)性,并給出了具體的算法。最后,通過統(tǒng)計(jì)模擬來驗(yàn)證所提方法的有效性。在對(duì)測(cè)量誤差校正與不校正兩種情形下考慮所提的最小二乘估計(jì)方法和常用的極大似然估計(jì)方法,模擬結(jié)果均表明本文提出的基于校正測(cè)量誤差的方法比直接使用帶有測(cè)量誤差的方法有更好的有限樣本性質(zhì)。另外,當(dāng)模型誤差服從正態(tài)分布時(shí),極大似然估計(jì)結(jié)果更好,而當(dāng)模型誤差服從非正態(tài)對(duì)稱分布時(shí),最小二乘結(jié)果更好。同時(shí),實(shí)例分析的結(jié)果也驗(yàn)證了本文所提的校正測(cè)量誤差方法的優(yōu)良性。
【學(xué)位單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：C81

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本文編號(hào)：2815471