本文關(guān)鍵詞：部分線性MIDAS模型　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：常見的線性回歸模型y=Xβ+∈中因變量和自變量發(fā)生頻率相同,但是在經(jīng)濟(jì)學(xué)中我們經(jīng)常會遇到因變量為低頻變量,自變量為高頻變量的現(xiàn)象.針對這種情況,混合數(shù)據(jù)樣本模型(簡稱MIDAS模型)被提出,該模型允許因變量和自變量的頻率不同,并根據(jù)實(shí)際高頻數(shù)據(jù),將變量的滯后階數(shù)和權(quán)重函數(shù)放在一起考慮,從而得到模型的參數(shù)估計(jì).本文主要對MIDAS模型做了進(jìn)一步推廣,提出了自變量X和因變量Y均與協(xié)變量T有關(guān)的部分線性MIDAS模型y=Xβ+f(T)+∈.首先,利用Nadaraya-Watson估計(jì)方法得到自變量X的條件期望（?)_X(T)的核估計(jì)（?）_X(T)和因變量Y的條件期望（?）_Y(T)的核估計(jì)(?）_Y(T),借助Kalman濾波器和光滑樣條的方法,對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行懲罰,得到的估計(jì)值.然后,我們證明了估計(jì)的相合性以及漸近正態(tài)性.最后,針對不同的權(quán)重函數(shù)我們給出了數(shù)值模擬.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O212.1

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本文編號：1308103