【摘要】：采用平滑轉(zhuǎn)換回歸(smooth transition regression,STR)模型對GDP與工資總額之間的非線性關(guān)系進行了研究。通過各種檢驗后選擇LSTR模型進行回歸分析,得到了GDP與工資總額之間的非線性函數(shù)關(guān)系。在采用高斯-牛頓算法獲得參數(shù)估計的基礎(chǔ)上,應(yīng)用搜索法優(yōu)化LSTR模型參數(shù)的估計。結(jié)果表明,用搜索法對參數(shù)進行估計,優(yōu)化的STR更具有準(zhǔn)確性,可提高模型的擬合程度。
[Abstract]:The nonlinear relationship between GDP and total wage is studied by using smooth transformation regression (smooth transition regression,STR) model. Through the regression analysis of LSTR model, the nonlinear function between GDP and total wage is obtained. On the basis of using Gao Si Newton algorithm to obtain parameter estimation, the parameter estimation of LSTR model is optimized by searching method. The results show that the optimized STR is more accurate and can improve the fitting degree of the model.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;四川建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機工程系;西華師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究基金資助項目(09YJZH104) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(SWJTU09CX075)
【分類號】：F222.33;F244;O212.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2253045