【摘 要】
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研究目标:解决响应变量与解释变量存在混频观测时的多分类分析问题,扩展多项选择Logit(Multinomial Logit, Mlogit)模型到混频数据环境下,使之能够处理混频数据并实现多分类预测.研究方法:将无约束混频数据抽样(U-MIDAS)技术引入Mlogit模型中,构建U-MIDAS-Mlogit模型,给出其极大似然估计.研究发现:新建的U-MIDAS-Mlogit模型,不但能够高频预测响应变量的多分类结果,而且具有比传统Mlogit模型更高的分类精度.研究创新:提出了一个新的U-MIDAS-M
【机 构】
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合肥工业大学管理学院合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
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研究目标:解决响应变量与解释变量存在混频观测时的多分类分析问题,扩展多项选择Logit(Multinomial Logit, Mlogit)模型到混频数据环境下,使之能够处理混频数据并实现多分类预测.研究方法:将无约束混频数据抽样(U-MIDAS)技术引入Mlogit模型中,构建U-MIDAS-Mlogit模型,给出其极大似然估计.研究发现:新建的U-MIDAS-Mlogit模型,不但能够高频预测响应变量的多分类结果,而且具有比传统Mlogit模型更高的分类精度.研究创新:提出了一个新的U-MIDAS-Mlogit模型,能够直接对原始混频数据进行建模,克服了传统Mlogit模型需要进行数据同频化处理的局限,提升了Mlogit模型的功能,提高了多分类预测效果.研究价值:U-MIDAS-Mlogit模型具有广阔的应用前景,能够解决一类混频数据环境下的多分类分析问题,本文从数值模拟与模型应用两个层面进行了证实.
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