【摘 要】
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本文考虑具有正态误差假设下混合回归模型的参数估计问题.由于似然函数的无界性,混合回归模型普通的最大似然估计不存在.本文提出一种惩罚最大似然方法来估计混合回归模型的
【机 构】
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浙江财经大学金融学院; The Methodology Center,The Pennsylvania State University; 南开大学数学学院;
【出 处】
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Science China Mathematics
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:71631005);教育部人文社科(批准号:12YJC910011);浙江省自然科学基金(批准号:LY18G010015);国家统计科学研究(批准号:2017LY74)资助项目
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本文考虑具有正态误差假设下混合回归模型的参数估计问题.由于似然函数的无界性,混合回归模型普通的最大似然估计不存在.本文提出一种惩罚最大似然方法来估计混合回归模型的参数,证明惩罚最大似然估计量(penalized maximum likelihood estimation, PMLE)具有强相合和渐近正态性.通过深入模拟研究,从估计精确性角度看,惩罚最大似然估计量有很好的表现.本文还给出一个音调感知的例子来说明理论结果的应用.
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