基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计

摘要：

建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用k均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显.

关键词：异方差模型、变量选择、k均值、两阶段估计

所属期刊栏目：34

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目61573229;山西省高等学校教学改革创新项目J2017002;山西省回国留学人员科研资助项目2017-020;山西省基础研究计划项目201701D121004

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：191-200