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2021年5月21日下午，“统计大讲堂”系列讲座第154讲举行。本次讲座采取在线会议的方式，邀请暨南大学经济学院统计学系陈光慧教授作题为“基于交叉子总体的抽样设计及其估计方法研究”的报告。统计学院李扬教授参加本次讲座，讲座由统计学院蒋妍副教授主持。
基于多重抽样框的连续性抽样估计方法研究
多重抽样框 连续性抽样 估计方法 极大似然估计
2013/8/23
多重抽样框可以解决单一抽样框难以完整覆盖流动性目标总体的难题，连续性抽样调查则可以获取变量的时序观测数据，对总体现象进行追踪调查。本文将多重抽样框调查与连续性抽样调查两种方法结合在一起进行研究，深入分析基于多重抽样框的连续性抽样估计方法。文章首先设计了连续性调查环境下总体结构变动表；然后，在简单随机抽样假定下的轮换样本调查情形开展研究，设计了14种参数缩减方法对构建的似然函数进行估计求解，并给出了...
Tobit模型从最初的结构式模型扩展到时间序列模型、面板数据模型以及非参数模型等形式，无论Tobit模型的结构形式如何变化，现有的估计方法基本上都是在Heckman(1976)两步法的基础上扩展的。本文结合一些经典文献，介绍了不同类型的Tobit模型的结构形式、估计方法、估计结果的性质等，为做实证分析的研究者们提供一个分析此类问题的基本方法。
非线性计量经济模型的非参数估计方法研究
平滑转移模型 非参数模拟最大似然估计 滑动窗宽算法
2013/8/23
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML)，给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则，并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明，该方法是可靠的，并且当误差项存在序列相关时，此种估计量是稳健的。