基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究

发布时间：2017-05-09 21:03

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【摘要】：在总结现有模型辅助估计方法的基础上,本文通过构造一种半参数超总体模型,同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息,即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息,但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的,其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示:本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好;对于线性程度越低的超总体模型,其估计精度比广义回归估计有越明显的提高;就本文模拟而言,光滑参数在0.04~0.12间适当取值时会有相对较好的估计效果。
【作者单位】： 暨南大学经济学院;暨南大学经济学院统计学系;
【关键词】： 抽样估计 模型辅助 半参数模型 辅助信息
【基金】：国家社会科学基金项目“超总体模型辅助条件下抽样估计方法及其应用研究”(14CTJ014) 全国统计科学研究计划项目“现代抽样技术在政府统计中的应用研究”(2012LY014) 中央高校基本科研业务费专项资金(暨南启明星计划)项目“我国政府统计调查与数据调整分析研究”(12JNQM006)的阶段性成果
【分类号】：O212.2
【正文快照】： 一、引言抽样调查在我国社会经济调查、人口调查中都发挥着重大的作用,而辅助信息有助于提高调查估计的精度,如何科学合理地利用辅助信息提高估计效果是抽样调查的一个重要研究方向。这里所说的辅助信息是指辅助变量所承载的信息,而辅助变量是针对研究变量而言的。研究变量是

【共引文献】

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本文编号：353274