基于半参数方法的模型辅助抽样估计研究

摘要：

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.

关键词：抽样估计、模型辅助、半参数模型、辅助信息

所属期刊栏目：32

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金项目“超总体模型辅助条件下抽样估计方法及其应用研究”14CTJ014;全国统计科学研究计划项目“现代抽样技术在政府统计中的应用研究”2012LY014;中央高校基本科研业务费专项资金暨南启明星计划项目“我国政府统计调查与数据调整分析研究”12JNQM006

在线出版日期：2016-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：88-94