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SUR回归模型部分系数的协方差改进估计及其有限样本性质

A Covariance Adjustment Method of Estimating SeeminglyUnrelated Regression Equations and Some Finite Sample Results
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摘要 对于多元分析中的SUR回归系统,本文考虑系数βi的线性估计类,得到了该估计类中的最小协方差线性无偏估计^βi(),并应用Rao的协方差改进理论证明了^βi()是附加信息最优协方差改进估计。在其它备选估计所考虑的条件、或更弱的条件下,得到了非限定两步估计^βi(S)的有限样本方差结果。 In this paper,we consider an estimate class of βi in the system of Seemingly Unrelated Regression (SUR) equations.An optimal estimator Aβ^i() of βi is obtained within the class.An interpretation for this optimal estimator by Raos covariance adjustment theory is given,and some finite sample properties for the two-stage estimator Aβ^i(S) based on the unretricted estimate S of  are also obtained under well known conditions.
作者 刘金山
出处 《五邑大学学报(自然科学版)》 CAS 1998年第3期9-15,共7页 Journal of Wuyi University(Natural Science Edition)
关键词 协方差改进估计 有限样本性质 SUR回归模型 seemingly unrelated regression equations covariance adjustment estimate two-stage estimate finite sample variance matrix.
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