半参数估计是指对边缘分布函数进行非参数估计，而对copula进行参数估计（用mle方法，构造pseudo likelihood ...
五、多元密度函数的核估计01参数估计法:其中,K(·)是k维函数,即权重函数。多元密度核估计的最优带宽h*=用途:估计条件密度函数 六、非参数核回归01非参数一元回归模型:02交叉核实(CV)基本思想:在估计m(xi)时,不使用yi的信息,看其余观测值预测yi的能力有多强;而这个能力又取决...
半参数估计是一种折中方案，它在边缘分布函数的估计上采用非参数方法，而对copula部分则通过参数估计，如最大似然估计。这种策略允许我们对边缘分布保持灵活性，同时通过参数化的copula结构捕捉依赖关系的细节。这种混合策略在处理复杂数据结构时展现出独特的吸引力。每种估计方法都有其适用的场景，选择哪种取...
第27章非参数与半参数估计
第 27 章 非参数与半参数估计 27.1 为什么需要非参数与半参数估计 “参数估计法”(parametric estimation)假设总体服从带未知参数 的某个分布( 比如正态) ,或具体的回归函数,然后估计这些参数。 其缺点是,对模型设定所作的假定较强,可能导致较大的设定 误差,不够稳健。 1 “非参数估计法”(nonparametric ...
比参数审查回归模型更弱的设定形式是半参数审查回归模型,本文考察了潜在回归函数是半线性而随机扰动项分布未知的这个半参数审查回归模型.Chen和Khan(2001)从分位数约束的角度去估计潜回归模型线性分量的未知参数,本文则借鉴Lewbel和Linton(2000)的思路和Li,Lu和Ullah(2003)的估计方法,从均值约束角度提出了新的半参数...
《Tobit模型的半参数和非参数估计》是2015年科学出版社出版的图书，作者是周先波。内容简介 减少单变量Tobit模型设定偏误，得到一致和渐近正态的、且具有较好小样本表现的估计量是微观计量经济学方法论研究的前沿领域；双变量Tobit模型一直缺乏计算上可行的、至少满足一致性的估计量。目前文献中已有的估计量存在一些缺陷。...
筛分方法可以很简便地整合来自经济学理论的先验信息和条件约束,例如单调性、凸性、可加性、可乘性、排除性和非负性等。此外,筛分方法可以同时估计半非参数模型中的参数部分和非参数部分,并且在多数情况下这两部分的筛估计量都可以达到最优收敛速度。 本文描述了如何使用筛分方法估计半非参数计量模型。我们介绍了关于...
本书首先基于受限因变量条件生存函数,构造单变量Tobit模型非参数或半参数估计量,与前人构造的估计量相比,其对误差项具有较弱约束限制,但有较好的小样本表现;其次构造双变量Tobit模型一致的和渐近正态的半参数估量,得到该模型的一个可行性估计,克服最大似然估计量和Amemiya估计量的缺陷;再次构造Tobit模型一致的渐近正态...