CSpace  > 应用数学研究所
纵向数据下广义估计方程估计
赵目1; 陈柏成2; 周勇1
2012
Source Publication数学学报
ISSN0583-1431
Volume055Issue:001Pages:1
Abstract广义估计方程方法是一种最一般的参数估计方法,广泛地应用于生物统计、经济计量、医疗保险等领域.在纵向数据下,由于组间数据是相关的,为了提高估计的效率,广义估计方程方法一般需要考虑个体组内相关性.因此,大多数文献对个体组内的协方差矩阵进行参数假设,但假设的合理性及协方差矩阵估计的好坏对参数估计效率产生很大影响,同时参数假设也可能导致模型误判.针对纵向数据下广义估计方程,本文提出了改进的GMM方法和经验似然方法,并对给出的估计量建立了大样本性质.其中分块的思想,避免了对个体组内相关性结构进行假设,从这种意义上说,这种方法具有一定的稳健性.我们还通过两个模拟的例子,考察了文中提出估计量的有限样本性质.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/42056
Collection应用数学研究所
Affiliation1.中国科学院数学与系统科学研究院
2.上海财经大学
Recommended Citation
GB/T 7714
赵目,陈柏成,周勇. 纵向数据下广义估计方程估计[J]. 数学学报,2012,055(001):1.
APA 赵目,陈柏成,&周勇.(2012).纵向数据下广义估计方程估计.数学学报,055(001),1.
MLA 赵目,et al."纵向数据下广义估计方程估计".数学学报 055.001(2012):1.
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