混合类型辅助变量下模型校准抽样估计研究

发布时间：2019-06-30 21:46

【摘要】：在超总体模型中,一般用于构建模型的辅助变量多为连续型变量,对混合类型辅助变量的模型研究较少。为了同时利用与研究变量相关的连续型和离散型辅助变量的信息,本文提出在模型校准的框架下,利用非参数核回归方法,得到混合类型辅助变量下的模型校准估计量。研究证明,该估计量是渐进设计无偏、设计一致和渐进正态的,并给出了估计量的方差和方差的估计量。数值模拟的结果显示,本文在总体回归函数为线性和非线性的情况下,估计效果均有所提高。此外,通过CLHLS数据的验证也表明该估计量的效果优于仅利用连续型辅助变量的估计量。
[Abstract]:In the superpopulation model, most of the auxiliary variables commonly used to construct the model are continuous variables, but the research on the model of mixed type auxiliary variables is less. In order to make use of the information of continuous and discrete auxiliary variables related to the study variables at the same time, in this paper, under the framework of model calibration, the model calibration estimation under mixed type auxiliary variables is obtained by using the nonparametric kernel regression method. It is proved that the Estimator is asymptotically designed unbiased, the design is consistent and asymptotically normal, and the variance and variance estimates of the Estimator are given. The results of numerical simulation show that the estimation effect is improved when the overall regression function is linear and nonlinear. In addition, the verification of CLHLS data also shows that the effect of the Estimator is better than that of using only continuous auxiliary variables.
【作者单位】： 暨南大学经济学院;
【基金】：暨南大学“产业大数据应用与经济决策研究实验室(2015WSYS008)”资助
【分类号】：O212.2

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本文编号：2508282