非线性异方差分层模型及其参数估计

发布时间：2018-02-25 03:35

本文关键词： 分层模型异方差期望条件最大化算法蒙特卡罗积分法　出处：《数学学报(中文版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一类非线性异方差分层模型,研究了其固定效应和方差分量的极大似然估计问题.主要采用了期望条件最大化算法(Expectation Conditional Maximization Algorithm)和蒙特卡罗积分法(Monte-Carlo integration method).对于随机效应和模型误差的方差-协方差矩阵,本文既考虑了一般的非结构化形式,也考虑了诸如自回归(AR(1))和复合对称等的结构化形式.仿真模拟的结果显示本文提出的模型及参数估计方法表现良好.此外,本文还将该类模型和估计方法应用到中国官方经济数据上,得到了一些有意义的结论.
[Abstract]:A class of nonlinear heteroscedasticity hierarchical model is proposed. In this paper, the maximum likelihood estimation of fixed effects and variance components is studied. The expected condition maximization Conditional Maximization algorithm and Monte-Carlo integration method are mainly used. For the variance-covariance matrix of random effects and model errors, In this paper, we consider not only the general unstructured forms, but also the structural forms such as autoregressive ARA (1) and compound symmetry. The simulation results show that the proposed model and the method of parameter estimation are good. This paper also applies this kind of model and the estimation method to the official economic data of China, and obtains some meaningful conclusions.
【作者单位】：中国人民大学统计学院应用统计中心中国人民大学统计学院;新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心新疆财经大学统计与信息学院;兰州财经大学统计学院;
【基金】：中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金支持(15XNL008)
【分类号】：O212.1

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