本文圍繞分段線性Tobit回歸模型展開研究,研究目的是估計分段線性Tobit回歸模型中的變點個數(shù)、變點值以及回歸系數(shù).首先對研究背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究內(nèi)容等方面做了介紹.第二章基于格點搜索法對含單變點的分段線性Tobit回歸模型進行研究,對變點和回歸系數(shù)進行了估計,得到估計量的大樣本性質(zhì),給出了變點存在性的檢驗.模擬結(jié)果表明估計和檢驗方法的效果較好,驗證了理論結(jié)果.最后,利用本章的方法對實際問題做了實證分析,解釋了實際問題.格點搜索法處理非線性問題有很好的適用性,但是過密的格點會加劇計算精度和計算時間.為提高運算效率,第三章提出核函數(shù)法研究了含單變點的分段線性Tobit回歸模型,核函數(shù)法將目標(biāo)函數(shù)中不可導(dǎo)的項通過泰勒展開,將目標(biāo)函數(shù)光滑化,然后賦予變點和系數(shù)初值,迭代得到變點和其他參數(shù)估計,并推導(dǎo)得到估計量的大樣本性質(zhì),通過模擬驗證了估計方法的有效性和可靠性,利用本章方法對實際問題進行的實證分析表明變點確實存在,估計結(jié)果更符合實際情況.考慮到含單變點的分段線性Tobit回歸模型在應(yīng)用中會受到限制,第四章則基于線性化技術(shù)研究了含多個變點的分段線性Tobit回歸模型.通過給定多于真實的變...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖 4.1: 受教育水平箱線圖

北方民族大學(xué)2020屆碩士學(xué)位論文第四章基于線性化技術(shù)的多變點檢測與估計圖4.1:受教育水平箱線圖從圖4.3中可以得出以下三點特征:一是家庭金融資產(chǎn)的提高和受教育水平之間呈現(xiàn)出正相關(guān),當(dāng)教育水平較低時,家庭金融資產(chǎn)也明顯低于教育水平高時的金融資產(chǎn);二是家庭金融資產(chǎn)的波動程度隨著教....

本文編號：4039290