【摘要】：模型平均方法以其穩(wěn)健性好,遺失有用信息少等諸多優(yōu)點而成為目前統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學界研究的熱門問題,在經(jīng)濟,金融,生物,醫(yī)學等領域有著廣泛的應用前景.在模型平均的理論研究過程中如何選取權重是最重要的問題.現(xiàn)存的模型平均方法大都是在最小二乘估計的基礎上研究的,并且大多數(shù)通過光滑AIC,光滑BIC和最小化Mallow準則得到組合的權重.但是在廣義矩估計的基礎上模型平均的研究還很不完善,文章在廣義矩估計條件下提出了通過最小化目標參數(shù)平均估計量的漸近方差來獲取權重.這種方法使得所得到的平均估計更加的穩(wěn)健.蒙特卡洛模擬實驗顯示文章獲得的模型平均估計量的風險與光滑AIC,光滑BIC和MMA相比相對較低.
【圖文】：

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