基于估计方程估计的单指标模型异方差检验

论文摘要

针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显著性.

论文目录

• 1 模型介绍
• 2 估计和检验的理论方法
•   2.1 估计方程估计
•   2.2 完全非参方差函数检验
• 3 数值模拟
• 4 实例分析
• 5 总结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李顺勇,张凯乐

关键词: 单指标模型,估计方程估计,完全非参方差函数,梯度外积估计,最小平均方差估计,异方差

来源: 河南科学 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 山西大学数学科学学院

基金: 国家自然科学基金项目(81803962),山西省基础研究计划项目(201701D121004),山西省回国留学人员科研资助项目(2017-020),山西省科技计划研发项目资助(2018140105000084)

分类号: O212.1

页码: 861-868

总页数: 8

文件大小: 1137K

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