發(fā)布時間：2017-09-26 14:37

  本文關(guān)鍵詞：縱向數(shù)據(jù)下半?yún)⒆兿禂?shù)模型的參數(shù)估計與模型檢驗

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【摘要】：縱向數(shù)據(jù)(Longitudinal Data)是統(tǒng)計學(xué)中十分常見的一種分析數(shù)據(jù)。由于其相對于截面數(shù)據(jù)能更好地分析樣本或樣本組隨時間變化的趨勢,同時能更準(zhǔn)確地反應(yīng)樣本的組內(nèi)變化和組間差異,因此得到廣泛應(yīng)用。由于其較強的自適應(yīng)性和廣泛的實際應(yīng)用空間,近年來在經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)和其他金融領(lǐng)域為解決實際問題提供了十分重要的解決方法。針對縱向數(shù)據(jù)的研究模型和方法也多種多樣,回歸分析方法是最常用的的分析方法之一。半?yún)⒆兿禂?shù)模型是半?yún)?shù)模型中應(yīng)用十分廣泛的一種模型,也是研究縱向數(shù)據(jù)最常用的回歸模型之一。本文針對縱向數(shù)據(jù)下半?yún)⒆兿禂?shù)固定效應(yīng)模型和半?yún)⒆兿禂?shù)隨機效應(yīng)模型采用截面似然估計方法對模型中的參數(shù)部分和變系數(shù)部分進(jìn)行估計,并對模型中的變系數(shù)部分采用非參數(shù)核估計方法進(jìn)行估計。進(jìn)一步,我們研究了檢驗半?yún)?shù)變系數(shù)縱向數(shù)據(jù)模型中的個體效應(yīng)是固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的模型檢驗方法。對于參數(shù)部分,我們基于截面似然估計方法提出參數(shù)Hausman檢驗方法,并通過證明可知在隨機效應(yīng)模型下,我們構(gòu)造的統(tǒng)計量漸近服從自由度為k的卡方分布,其中k為參數(shù)部分的維數(shù)�；谧兿禂�(shù)部分的非參數(shù)核估計量,我們構(gòu)造了非參數(shù)Hausman檢驗統(tǒng)計量,并且證明了在隨機效應(yīng)下我們提出的檢驗統(tǒng)計量漸近服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。最后通過蒙特卡羅模擬說明本文中提出的兩種檢驗方法檢驗結(jié)果令人滿意。
【關(guān)鍵詞】：固定效應(yīng) 隨機效應(yīng) 縱向數(shù)據(jù) 半?yún)⒆兿禂?shù)模型 Hausman檢驗
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 縱向數(shù)據(jù)簡介及研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2 參數(shù)估計估計方法及其研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 非參數(shù)估計方法及其研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 半?yún)?shù)回歸模型及其研究現(xiàn)狀16
• 1.5 變系數(shù)回歸模型16-18
• 1.6 固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型及其研究現(xiàn)狀18-21
• 第二章 縱向數(shù)據(jù)下半?yún)⒆兿禂?shù)固定效應(yīng)模型估計21-29
• 2.1 截面似然估計21-24
• 2.1.1 固定效應(yīng)模型及其估計方法21-23
• 2.1.2 隨機效應(yīng)模型及其估計方法23-24
• 2.2 非參數(shù)估計24-25
• 2.3 漸近性理論25-29
• 第三章 模型檢驗29-33
• 3.1 基于截面似然估計的參數(shù)檢驗29-30
• 3.2 基于非參數(shù)估計的非參數(shù)檢驗30-33
• 第四章 蒙特卡羅模擬33-47
• 第五章 本文內(nèi)容總結(jié)和近一步工作展望47-49
• 第六章 附錄49-59
• 6.1 假設(shè)條件49
• 6.2 參數(shù)部分估計值的漸近性證明49-54
• 6.3 非參數(shù)部分估計值的漸近性證明54-55
• 6.4 統(tǒng)計量的漸近性證明55-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 致謝63-65
• 研究成果及發(fā)表學(xué)術(shù)論文65-67
• 作者和導(dǎo)師簡介67-68
• 附件68-69

【參考文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 田瑞琴;縱向數(shù)據(jù)下半?yún)?shù)回歸模型的統(tǒng)計推斷[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號：924073