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部分线性模型

作者

上市的：
  • 沃尔夫冈·哈德尔
  • 刘华
  • 高，吉提

摘要

在过去的十年里，人们对统计学中部分线性回归平滑的一般领域越来越感兴趣和活跃。人们提出并研究了许多方法和技术。这本专著希望为部分线性回归技术的发展带来最新的介绍。这本专著的重点是方法论而不是理论，特别关注部分线性回归技术在各种统计问题中的应用。这些问题包括最小二乘回归、渐近有效估计、bootstrap重采样、删失数据分析、线性测量误差模型、非线性测量模型、非线性和非参数时间序列模型。我们希望这本专著能为理论和应用统计学家以及研究生和其他对部分线性回归领域感兴趣的人提供有用的参考。虽然先进的数学思想在一些理论发展中很有价值，但部分线性回归的方法论力量可以在没有先进数学的情况下得到证明和讨论。本专著可分为三部分：第一部分——第1章至第4章；第二部分——第5章；第三部分——第6章。在第一部分中，我们讨论了部分线性回归模型的各种估计量，建立了估计量的理论结果，提出了估计程序，并通过实际和模拟示例实现了所提出的估计程序。第二部分更具理论意义。在这一部分中，我们构造了参数分量的几种自适应有效估计。我们证明了参数分量的LS估计可以修改为同时具有Bahadur渐近效率和二阶渐近效率。在第三部分中，我们考虑部分线性时间序列模型。首先，我们提出了一个测试程序，以确定部分线性模型是否可以用于拟合给定的数据集。给出了渐近检验准则和功率研究。其次，我们提出了一个基于交叉验证（CV）的准则，用于从部分线性回归中选择最佳线性子集，并为非参数核估计中涉及的带宽建立了一个CV选择准则。CV选择标准适用于部分线性模型（1.1.1）拟合的观测值独立且分布相同（i.i.d.）的情况。由于这个原因，我们没有提供单独的章节来讨论身份证案件的选择问题。第三，我们提供了非参数和半参数时间序列回归的最新发展。作者的这项工作得到了Sonderforschungs-bereich373“QuantifikationundSimulationO­konomischerProzesse”的部分支持。第二位作者还得到了中国国家自然科学基金会和洪堡大学亚历山大·冯·洪堡奖学金的支持，而第三位作者也得到了澳大利亚研究委员会的支持。第二位和第三位作者感谢他们的老师：雷蒙德·卡罗尔（Raymond Car-roll）教授、陈桂晶（Guijing Chen）教授、陈西如（Xiru Chen）、程平（Ping Cheng）和赵临成（Lincheng Zhao）教授，他们对两位作者的研究工作给予了宝贵的启发。我们衷心感谢我们的同事和合作者，他们进行了许多有益的讨论并促进了合作，特别是Vo Anh、Shengyan Hong、Enno Mam-men、Howell Tong、Axel Werwatz和Rodney Wolff。对于他们以各种方式帮助我们，我们要感谢阿德里安·巴德利、陈荣、安东尼·佩蒂特、麦克斯韦·金、迈克尔·希梅克、乔治·塞伯、阿拉斯泰尔·斯科特、Naisyin Wang、姚奇伟、杨利坚和朱丽星。作者感谢所有鼓励和支持我们完成这项工作的人。剩下的错误都是我们的。

建议引用

  • Hardle，Wolfgang&LIang，Hua&Gao，Jiti，2000年。"部分线性模型,"MPRA纸39562，德国慕尼黑大学图书馆，2000年9月1日修订。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:39562
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. Gao，Jiti，2007年。"非线性时间序列：半参数和非参数方法,"MPRA纸39563，德国慕尼黑大学图书馆，2007年9月1日修订。
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    关键词

    部分线性模型;

    JEL公司分类：

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