發(fā)布時(shí)間：2020-04-05 19:34

【摘要】：模型平均方法以其穩(wěn)健性好,遺失有用信息少等諸多優(yōu)點(diǎn)而成為目前統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)界研究的熱門問題,在經(jīng)濟(jì),金融,生物,醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景.在模型平均的理論研究過程中如何選取權(quán)重是最重要的問題.現(xiàn)存的模型平均方法大都是在最小二乘估計(jì)的基礎(chǔ)上研究的,并且大多數(shù)通過光滑AIC,光滑BIC和最小化Mallow準(zhǔn)則得到組合的權(quán)重.但是在廣義矩估計(jì)的基礎(chǔ)上模型平均的研究還很不完善,文章在廣義矩估計(jì)條件下提出了通過最小化目標(biāo)參數(shù)平均估計(jì)量的漸近方差來獲取權(quán)重.這種方法使得所得到的平均估計(jì)更加的穩(wěn)健.蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)顯示文章獲得的模型平均估計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)與光滑AIC,光滑BIC和MMA相比相對(duì)較低.
【圖文】：

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