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优化STR模型的实证研究

发布时间:2018-10-05 10:30
【摘要】:采用平滑转换回归(smooth transition regression,STR)模型对GDP与工资总额之间的非线性关系进行了研究。通过各种检验后选择LSTR模型进行回归分析,得到了GDP与工资总额之间的非线性函数关系。在采用高斯-牛顿算法获得参数估计的基础上,应用搜索法优化LSTR模型参数的估计。结果表明,用搜索法对参数进行估计,优化的STR更具有准确性,可提高模型的拟合程度。
[Abstract]:The nonlinear relationship between GDP and total wage is studied by using smooth transformation regression (smooth transition regression,STR) model. Through the regression analysis of LSTR model, the nonlinear function between GDP and total wage is obtained. On the basis of using Gao Si Newton algorithm to obtain parameter estimation, the parameter estimation of LSTR model is optimized by searching method. The results show that the optimized STR is more accurate and can improve the fitting degree of the model.
【作者单位】: 西南交通大学数学学院;四川建筑职业技术学院计算机工程系;西华师范大学数学与信息学院;
【基金】:教育部人文社会科学研究基金资助项目(09YJZH104) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(SWJTU09CX075)
【分类号】:F222.33;F244;O212.1

【参考文献】

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【共引文献】

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