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基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究: 收藏
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引用; 《统计研究》2015年第12期32卷 88-94页; 作者：容越彦陈光慧暨南大学经济学院暨南大学经济学院统计学系; 在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计...; 在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息，但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的，其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示：本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好；对于线性程度越低的超总体模型，其估计精度比广义回归估计有越明显的提高；就本文模拟而言，光滑参数在0．04～0．12间适当取值时会有相对较好的估计效果。; 来源：详细信息评论

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