李静
- 作品数：6 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国劳动关系学院基础部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部“211”工程国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：理学文化科学经济管理交通运输工程更多>>
- 因变量缺失下线性变量含误差模型的估计被引量：2
- 2009年
- 主要考虑线性模型在自变量测量含误差以及因变量缺失情况下的估计问题.对于模型中的回归系数,我们基于最小二乘方法提出了两类估计,其中一类估计只由完整观测数据构成,而另外一类估计利用的则是利用简单插补方法构造的完整数据.证明了这两类估计是渐近正态性的.
- 李静
- 关键词：缺失数据插补
- 部分线性可加模型的约束估计
- 2013年
- 文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机约束估计的关系.
- 李静
- 关键词：PROFILE
- 半参数测量误差模型的岭估计被引量：1
- 2016年
- 本文主要讨论了半参数测量误差模型当线性部分的协变量存在共线性时的估计问题,基于校正profile最小二乘法构造了参数分量的岭估计,并在约束条件下构造了参数分量的约束岭估计。
- 李静李雪艳
- 关键词：最小二乘估计
- 变权重组合预测模型的局部加权最小二乘解法被引量：13
- 2007年
- 随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小二乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。
- 李静
- 部分线性模型基于参数信息的统计推断被引量：1
- 2009年
- 针对部分线性模型提出了一种新的估计方法-Profile局部最小二乘估计,方法结合了非参数部分的参数信息.另外对于部分线性模型中非参数部分是否为某一参数函数的检验问题,基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法.
- 魏传华李静吴喜之
- 关键词：部分线性模型
- 变权重组合预测模型的约束局部加权最小二乘解法被引量：5
- 2005年
- 魏传华李静
- 关键词：权函数线性回归模型数量经济学
