【摘 要】
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变点检测及估计一直是统计学、生物学及计量经济学研究领域的热点问题之一,且在工业生产中涉及质量控制的各个环节都有广泛的应用.对线性模型中变点问题的研究有利于提高工业产品的合格率,从而提高生产效率,并能进一步改善供需关系.本文从线性模型出发研究变点问题,主要考虑线性模型中带有多个变点及线性面板模型中带有单个公共变点的情况.对于多变点线性模型,首先在变点个数已知情形利用最小二乘方法评估序贯估计算法得到的
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变点检测及估计一直是统计学、生物学及计量经济学研究领域的热点问题之一,且在工业生产中涉及质量控制的各个环节都有广泛的应用.对线性模型中变点问题的研究有利于提高工业产品的合格率,从而提高生产效率,并能进一步改善供需关系.本文从线性模型出发研究变点问题,主要考虑线性模型中带有多个变点及线性面板模型中带有单个公共变点的情况.
对于多变点线性模型,首先在变点个数已知情形利用最小二乘方法评估序贯估计算法得到的变点分数估计量的大样本性质.随后通过提出参数化JIC模型选择准则来放宽变点个数已知的假设,并证明通过序贯估计算法与JIC结合所得到的变点个数估计量的相合性.最后通过MonteCarlo模拟验证了方法是有效的.
对于线性面板模型中单个公共变点的估计问题,采用最小二乘法来估计公共变点,在序列个数和每个序列的观测值数量都趋于无穷时证明变点估计量的相合性,得到了相应的收敛速度,最后通过MonteCarlo模拟以验证理论的正确性.
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