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基于核函数方法的逐段线性Tobit回归模型估计

本站小编 Free考研考试/2022-02-06

基于核函数方法的逐段线性Tobit回归模型估计

王小刚,李冰
北方民族大学数学与信息科学学院, 宁夏 银川 750021
发布日期:2020-06-01

作者简介:王小刚(1980— ),男,博士,副教授,研究方向为变点理论. E-mail:wxg@nun.edu.cn
基金资助:国家社会科学基金资助项目(17BTJ033)

Piecewise linear Tobit regression model estimation based on kernel function method

WANG Xiao-gang, LI Bing
School of Mathematics and Information Science, North Minzu University, Yinchuan 750021, Ningxia, China
Published:2020-06-01







摘要/Abstract


摘要: 在变点估计模型中,常用的格点搜索法存在变点估计繁琐和实际意义不强的缺陷,线性化技术得到的变点估计无法证明估计的大样本性质。为克服这些缺陷,在逐段线性Tobit回归模型中利用核函数方法解决了目标函数不可导问题,得到了变点位置估计和参数估计,证明了估计的大样本性质,并利用蒙特卡洛模拟验证了估计效果的有效性和稳健性。针对家庭年金融资产数据进行的实证分析表明,家庭金融资产会受到受教育水平的正向影响,受教育水平在本科前后存在变点。


PDF全文下载地址:

http://lxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3281
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