线性面板模型中的变点估计

线性面板模型中的变点估计

论文摘要

由于单序列线性模型中变点估计量与真值之差是随机有界的,在有限样本情形的变点估计量是无意义的,为此本文考虑线性面板模型中单个公共变点的估计问题.首先运用最小二乘方法估计变点,其次在序列个数和每个序列的观测值数量都趋于无穷时通过重参数化方法证明了变点估计量的相合性,并得到了相应的收敛速度,从而表明在有限样本场合变点估计量是有意义的.最后通过Monte Carlo模拟验证了理论结果的正确性.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韩姣,夏志明

关键词: 面板数据,线性模型,最小二乘法,相合性

来源: 应用数学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 西北大学数学学院

基金: 国家自然科学基金(11771353)资助项目

分类号: O212.1

页码: 736-743

总页数: 8

文件大小: 498K

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线性面板模型中的变点估计
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