双截尾Tobit模型中的随机加权逼近方法

• 作者: 吴耀华 姚双双 王占锋
• 来源期刊: 中国科学（数学）
• 关键词: 双截尾删失回归模型 随机加权方法 渐近性 冗余参数
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 955-968
• 页数: 14页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/SCM-2017-0016

摘要

本文研究双截尾删失回归模型中参数的随机加权估计 (RWE), 获得了 RWE 的统计渐近性质,如相合性和渐近分布.本文证明了RWE在给定样本下的条件渐近分布与参数的最小绝对偏差(LAD)估计的渐近分布是一样的,则可以利用RWE的条件分布去逼近回归参数的LAD估计的分布,从而避免冗余参数的估计,如误差项的密度函数. 另外, 本文也提出了一个 M检验统计量和随机加权 M检验统计量 (RWM)来检验参数的线性假设问题,建立了该检验的统计性质. 数值模拟和实际数据分析结果表明所提方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耀华		23	111	4.0	10.0
2	王占锋		9	37	4.0	6.0
3	姚双双		1	0	0.0	0.0