网络结构数据空间回归模型的平均估计

来源 :系统科学与数学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gtfzwcb2

【摘要】

：

采用空间误差模型对数据的网络结构关系进行刻画,考虑了空间误差模型的S-AIC和S-BIC模型平均估计方法,证明了S-AIC和S-BIC估计的相合性和渐近正态性.通过蒙特卡洛模拟试验,研

【作者】

：

孙志猛马倩雯李潇宁

【机构】

：

中央财经大学统计与数学学院,中央财经大学保险学院

【出处】

：

系统科学与数学

【发表日期】

：

2018年6期

【关键词】

：

空间误差模型模型选择模型平均光滑AIC 光滑BIC Spatial error model model selection model averaging

【基金项目】

：

国家自然科学基金（11301561,71473279）, 国家社会科学基金重大项目（15ZDC024）, 中央财经大学青年英才培育支持计划项目（QYP1810）,中央财经大学社会调研与科研数据库项目,中央财经大学第三批青年科研创新团队项目,中央财经大学学科建设经费资助课题

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采用空间误差模型对数据的网络结构关系进行刻画,考虑了空间误差模型的S-AIC和S-BIC模型平均估计方法,证明了S-AIC和S-BIC估计的相合性和渐近正态性.通过蒙特卡洛模拟试验,研究了所提估计的有限样本性质,模拟结果显示,S-AIC和S-BIC模型平均估计表现优于AIC和BIC模型选择估计.利用文章所提方法,对QQ用户数据进行实证分析,说明了所提方法在实际问题中的应用价值.

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