复杂数据半参数回归模型的估计理论--聚文网

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内容简介

本书梳理了多种复杂数据模型的发展概况及相关预备知识，在此基础上，构建了多种半参数部分线性模型，有效避免了非参数回归模型中的“维数灾难”问题。本书系统介绍了这些模型的参数分量以及非参数分量的经验似然推断问题和模型估计方法，证明了估计量的大样本渐进性质，利用蒙特卡洛数值模拟了估计量的小样本表现，并将估计技术应用于相关经济问题研究中。

第1章绪论
1.1模型介绍
1.2数据集
1.3估计方法
1.4主要内容及结构

第2章纵向数据下部分线性变系数模型的经验似然估计
2.1引言
2.2参数分量的经验似然估计
2.3非参数分量的经验似然估计
2.4数值模拟
2.5引理及定理的证明

第3章测量误差数据下纵向部分线性变系数模型的经验似然估计
3.1引言
3.2参数分量的经验似然估计
3.3非参数分量的经验似然估计
3.4数值模拟
3.5引理及定理的证明

第4章缺失数据下部分线性变系数模型的经验似然估计
4.1引言
4.2基于调整的经验似然推断
4.3基于借补值的经验似然推断
4.4数值模拟
4.5引理及定理的证明

第5章部分线性单指标空间自回归模型的GMM估计
5.1引言
5.2模型介绍和估计
5.3估计量的大样本性质
5.4数值模拟
5.5实例分析
5.6引理及定理的证明

第6章部分线性单指标空间误差回归模型的GMM估计
6.1引言
6.2模型介绍和估计
6.3估计量的大样本性质
6.4数值模拟
6.5实例分析
6.6引理及定理的证明

第7章部分线性可加空间自回归模型的GMM估计
7.1引言
7.2模型介绍和估计
7.3估计量的大样本性质
7.4数值模拟
7.5实例分析
7.6引理及定理的证明

第8章部分线性可加空间误差回归模型的GMM估计
8.1引言
8.2模型介绍和估计
8.3估计量的大样本性质
8.4数值模拟
8.5实例分析
8.6引理及定理的证明
参考文献
后记

复杂数据半参数回归模型的估计理论

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