發(fā)布時(shí)間：2018-08-24 07:21

【摘要】：在變系數(shù)單指標(biāo)模型的估計(jì)中,基于最小二乘懲罰函數(shù)方法是一種主流方法,一般情況下其具有良好的性質(zhì),但當(dāng)參數(shù)分布非正態(tài)時(shí),其估計(jì)結(jié)果不夠穩(wěn)健.在前人研究的基礎(chǔ)上提出了一種基于Walsh平均的估計(jì)方法,并通過算例驗(yàn)證了估計(jì)的準(zhǔn)確性及在參數(shù)分布非正態(tài)情形下估計(jì)的效率優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:In the estimation of single index model with variable coefficients, the method based on least square penalty function is a mainstream method. Generally, it has good properties, but when the parameter distribution is not normal, the estimation result is not robust enough. On the basis of previous studies, a new estimation method based on Walsh average is proposed, and an example is given to verify the accuracy of the estimation and the efficiency advantage of the estimation in the case of non-normal parameter distribution.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(71262022) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金資助(2014MS0708)
【分類號(hào)】：O212.7

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本文編號(hào)：2200043