免费论文：平行数据模子参数的偏最小二乘估量

平行数据（panel data）也称TS/CS(Time series/Cross series),是指对一组统计单元或个别（部分、家园、店铺、地域、国度等）在一段功夫内反复举行的一列查看。它既能反应某一功夫各个个别数据的顺序,也能刻画每个个别随功夫变革的顺序,汇合了功夫序列和截面数据的共通便宜。对立只运用截面数据或只运用功夫序列数据举行统计领会而言,平行数据模子有很多便宜：（1）平行数据常常供给给接洽者洪量的样品点,如许就减少了自在度，并缩小领会释变量之间的共线性,进而矫正了估量的灵验性；（2）平行数据模子不妨从多层面领会。由于平行数据同声含有功夫序列数据和截面数据,以是其统计本质既带有功夫序列的本质,又包括确定的横截面特性。所以,平行数据模子的领会本领与功夫序列数据和截面数据不实足沟通。 正文对准平行数据模子中生存多重共线性的题目，运用偏最小二乘回归本领不妨取消多重共线性的感化，将偏最小二乘回归的思维引入到平行数据模子的参数估量中，取消了多重共线性的感化，普及了平行数据模子参数估量的精度，从而普及了猜测精度，有很好的表面价格与适用价格。 作家经过深刻探究平行数据模子及偏最小二乘回归表面，已公布两篇舆论：恒定感化平行数据模子参数的偏最小二乘估量；恒定感化平行数据模子参数的偏最小二乘估量及运用。 正文分为四章，第一张归纳阐明Panel data领会的接洽大概；第二章计划恒定感化平行数据模子，接洽了恒定感化平行数据模子中参数的估量及其本质以及模子辨别题目；第三章归纳阐明了多重共线性的爆发的因为、确诊本领及相映的取消多重共线性的本领；第四章计划领会了带有多重共线性的恒定感化平行数据模子参数的偏最小二乘估量，并举行了实证领会。

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