基于Walsh平均的变系数单指标模型的估计

发布时间：2018-08-24 07:21

【摘要】：在变系数单指标模型的估计中,基于最小二乘惩罚函数方法是一种主流方法,一般情况下其具有良好的性质,但当参数分布非正态时,其估计结果不够稳健.在前人研究的基础上提出了一种基于Walsh平均的估计方法,并通过算例验证了估计的准确性及在参数分布非正态情形下估计的效率优势.
[Abstract]:In the estimation of single index model with variable coefficients, the method based on least square penalty function is a mainstream method. Generally, it has good properties, but when the parameter distribution is not normal, the estimation result is not robust enough. On the basis of previous studies, a new estimation method based on Walsh average is proposed, and an example is given to verify the accuracy of the estimation and the efficiency advantage of the estimation in the case of non-normal parameter distribution.
【作者单位】： 内蒙古工业大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助(71262022) 内蒙古自然科学基金资助(2014MS0708)
【分类号】：O212.7

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本文编号：2200043