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        混合序列下半?yún)?shù)模型估計(jì)的相合性

        2016-02-17 08:31:41許雪

        許雪

        (湖北大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430062)

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        許雪

        (湖北大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430062)

        摘要:研究誤差序列為混合序列的半?yún)?shù)回歸模型,利用混合序列的Rosenthal型不等式和截尾的方法, 討論參數(shù)β的最小二乘估計(jì)量和未知函數(shù)g(·)的非參數(shù)估計(jì)量的強(qiáng)相合性和r階平均相合性.

        關(guān)鍵詞:半?yún)?shù)回歸模型混合序列;強(qiáng)相合性;r階平均相合性

        0引言

        考慮半?yún)?shù)回歸模型

        yi=xiβ+g(ti)+ei,i=1,2,…,n

        (1)

        其中ei為隨機(jī)誤差序列,E(ei)=0, {(xi,ti),1≤i≤n}為固定設(shè)計(jì)點(diǎn)列,β為未知參數(shù),且β∈R,g(·)為緊集D上的未知函數(shù).

        (1)式可寫(xiě)成

        yi-xiβ=g(ti)+ei,i=1,2,…,n.

        若β已知且E(ei)=0, 則g(ti)=E(yi-xiβ), 1≤i≤n, 此時(shí)g(·)的非參數(shù)估計(jì)為

        自1989年Engle等[1]在研究氣候條件對(duì)電力需求影響的問(wèn)題時(shí)提出了半?yún)?shù)回歸模型以來(lái),此問(wèn)題引起了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注. 它同時(shí)包含了參數(shù)和非參數(shù)分量,相比于一般線性模型而言,更具有靈活性.半?yún)?shù)模型綜合了線性模型和非線性模型的優(yōu)點(diǎn),更好地描述了現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,從而被用于研究許多有意義的問(wèn)題,比如,基本模型下研究統(tǒng)計(jì)量的大樣本性質(zhì),即運(yùn)用各種不同的估計(jì)方法或在不同的誤差設(shè)定下,探討相關(guān)估計(jì)量的強(qiáng)、弱相合性、r階平均相合性及其收斂速度等;或把基本模型進(jìn)行推廣,探討在數(shù)據(jù)截?cái)嗷蛉笔r(shí),模型的估計(jì)及估計(jì)量的性質(zhì).

        以下給出一些證明定理需要的條件.

        條件A1:g(·)是在閉區(qū)間上的連續(xù)函數(shù)且滿足1階Lipschitz條件.

        條件A3:

        1引理

        為了得出本文中的主要結(jié)論,本節(jié)先給出一些相關(guān)的引理.

        2主要結(jié)果及證明

        先證

        J1→0,n→∞

        (2)

        J2→0,n→∞

        (3)

        由Borel-Cantelli引理知

        (4)

        J22→0,n→∞

        (5)

        再證J23→0, 由H?lder不等式,有

        J23→0, a.s.

        (6)

        由(4)~(6)式可得I2→0 a.s..

        J3→0, a.s.

        (7)

        綜上所述,定理1證明完成.

        定理2的證明由定理?xiàng)l件及對(duì)所有的t∈D, 有

        由定理1及定理?xiàng)l件知K1→0,n→∞.

        綜上所述,定理2證明完成.

        由Cr不等式有

        由Minkowski不等式有

        由于

        n-δ/α-δ/2→0,n→∞.

        綜上所述,定理3得證.

        定理4的證明

        再結(jié)合Cr不等式有

        綜上所述,定理4得證.

        參考文獻(xiàn)3

        [1] 吳本忠. 混合誤差半?yún)?shù)回歸模型估計(jì)的強(qiáng)相合性[J]. 應(yīng)用數(shù)學(xué), 1998, 11(3): 27-31.

        [2] Engle R F, Granger W J, Rice J, et al. Semiparametric estimates of the relation between weather and electricity sales[J]. Journal of the American Statistical Association, 1986, 80: 310-319.

        [3] 胡舒合. 固定設(shè)計(jì)下半?yún)?shù)回歸模型估計(jì)的強(qiáng)相合性[J]. 數(shù)學(xué)學(xué)報(bào), 1994, 37(3): 393-401.

        [4] 任哲,陳明華. NA樣本下半?yún)?shù)回歸模型估計(jì)的強(qiáng)相合性[J]. 高校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)(A輯), 2000, 15(4): 467-474.

        [5] 閆在在, 吳偉志. 半?yún)?shù)回歸模型的近鄰估計(jì)-鞅差誤差序列情形[J]. 應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì), 2001, 17(1): 44-51.

        [6] 任娜,郭鵬江. 一類(lèi)混合序列下半?yún)?shù)模型估計(jì)的強(qiáng)相合性[J]. 西北大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2012, 42(1): 17-20.

        (責(zé)任編輯趙燕)

        XU Xue

        (Faculty of Mathematics and Statistics, Hubei University, Wuhan 430062,China)

        Abstract:We studied the semiparametric regression model with -mixing error sequences and discussed its strong consistency and r-th mean consistency of the estimators of β and g(·) by using -mixing sequences’ Rosenthal inequality and trucated method.

        Key words:semiparametric regression model; -mixing sequences; strong consistency; r-th mean consistency

        中圖分類(lèi)號(hào):O212.2

        文獻(xiàn)標(biāo)志碼:ADOI:10.3969/j.issn.1000-2375.2016.01.001

        文章編號(hào):1000-2375(2016)01-0001-06

        作者簡(jiǎn)介:許雪(1992-),女,碩士生

        收稿日期:2015-10-25

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