【摘 要】
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线性混合模型是线性模型中非常重要的一类模型,在经济等各个领域都有广泛的应用.本文主要针对线性混合模型的参数估计进行研究.
谱分解估计是王松桂,尹素菊2002年提出的
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线性混合模型是线性模型中非常重要的一类模型,在经济等各个领域都有广泛的应用.本文主要针对线性混合模型的参数估计进行研究.
谱分解估计是王松桂,尹素菊2002年提出的一种针对线性混合模型的新估计,它较方差分析估计,极大似然估计,限制极大似然估计,最小范数二次无偏估计等有很多优越性,最突出特点是对固定效应可以得出若干具有良好统计性质的线性估计.我们知道,当模型存在复共线性时,经典的最小二乘估计往往表现不够理想,这使得许多统计学家致力于有偏估计研究.而广义对角岭估计类是一类含有岭型估计的统一形式,它涵盖了常见的stein估计,岭估计,主成分估计等.
本文综合上述结论提出了线性混合模型参数的谱分解广义对角岭估计类,并证明了该估计类是可容许的,且在一定的条件下,该估计在均方误差准则及Pitman准则下优于最小二乘估计.
最后,我们进一步讨论了谱分解广义对角岭估计类在Panel模型中的应用并进行模拟计算.
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