非均值模型建模原理及其应用研究

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1、中图分类号:密级:公开学科分类号:论文编号:××××0212006硕士学位论文非均值模型建模原理及其应用研究作者姓名:张国青学科专业:统计学指导教师:金玉国(教授)培养院系:统计学院二○一三年五月十九日Theprincipleandapplicationofthenon-meanregressionmodelADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhangGuoqingSupervisor:Prof.JinYuguoSchoolofstatisticsShandongUniversi

2、tyofFinanceandEconomics中图分类号:密级:公开学科分类号:论文编号:TJ20100706硕士学位论文非均值模型建模原理及其应用研究作者姓名:张国青申请学位级别:经济学硕士指导教师姓名:金玉国职称:教授学科专业:统计学研究方向:计量经济学学习时间:自2010年9月1日起至2013年6月30日止学位授予单位:山东财经大学学位授予日期:2013年6月山东财经大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

3、研究成果,也不包含为获得山东财经大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:日期:年月日山东财经大学学位论文使用授权声明本人完全同意山东财经大学有权使用本学位论文(包括但不限于其印刷版和电子版),使用方式包括但不限于:保留学位论文,按规定向国家有关部门(机构)送交学位论文,以学术交流为目的赠送和交换学位论文,允许学位论文被查阅、借阅和复印,将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后

4、的使用授权同上。学位论文作者签名:日期:年月日指导教师签名:日期:年月日摘要构建合适的模型是计量经济研究的第一步,常用的经典均值模型存在一定局限性,一方面反映的特征有限,关注的只是变量的条件均值分布,许多细部特征无法描绘;另一方面模型假定过于严格,如随机项需满足同方差、服从正态分布等条件,现实事件很难完全满足这些条件,故许多社会经济问题的分析无法运用均值模型解决。随着现代计量经济学的发展和研究的需要,许多弥补均值模型缺陷的模型应运而生。本文按照模型反映的不同分布特征,将计量经济模型分为均值模型和非均值模型两大类。非均值模型主要产生于二十世纪七八十年

5、代,是在均值模型的基础上发展而来,弥补了均值模型的一些缺陷成为现代计量经济学的重要组成部分。在现代计量经济学的框架下,本文将非均值模型分为四类:条件分位数回归模型;方差模型;概率模型(包括离散选择模型、持续时间模型);分布函数模型。文中简单回顾了非均值模型的理论和应用研究,概括了建模原理及建模特点,并与均值模型进行了比较分析。此外,针对山东省人力资源社会保障情况的调查数据,将几种非均值模型汇总在一起,对调查数据进行分析,说明非均值模型在实例中的应用,最后,总结了非均值模型的发展和意义,并点出文章存在或需要进一步解决的问题。关键词:非均值模型建模原理

6、比较分析应用实例iAbstractThefirststepoftheeconometricstudyistobuildapropermodel.Generally,theclassicaleconometricmodelisconsideredtobethetraditionalmeanregressionmodel.Themeanregressionmodelhassomelimitations,ononehand,whichcanonlyreflectlimitedfeaturesandisfocusedonconditionalmean;on

7、theotherhand,ithastomeetsomerigoroushypotheses,suchaserrormustfollowanormaldistributionwithzeromeanvaluedandhomo-skedastcity,soitisnotapplicableinsomepracticalsituation.Sotheanalysisofmanysocialandeconomicproblemscan'tbesolvedbythemeanregressionmodel.Duetothedevelopmentofecono

8、metricsandtheneedsoftheresearch,manymodelsmakingupforthedefec

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