广义线性模型下模型平均的比较研究

• 作者: 乔鸽 周建红 李新民
• 来源期刊: 系统科学与数学
• 关键词: 频率模型平均 贝叶斯模型平均 权重 D-概率 广义线性模型
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 1164-1180
• 页数: 17页
• 语种: 中文

摘要

模型平均以其稳健性好,预测精度高等诸多优点获得了当代统计学和计量经济学界的高度关注,在经济、金融、生物、医学等领域有着广泛的应用前景.模型平均的发展方向主要包括贝叶斯模型平均(BMA)和频率模型平均(FMA).文章介绍了贝叶斯模型平均方法,改进贝叶斯模型平均权重的D-概率方法,以及频率模型平均方法,并对BMA和FMA进行了理论上的比较,然后通过仿真研究比较了上述模型平均方法在线性和广义线性模型下的有限样本性能.