基于复合分位数回归的平均模型

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1、分类号：０２１２．１单位代码：１０３３５学号：２１５３５０７８硕士学位论文⑩中文论文题目：基于复合分位数回归的平均模型英文论文题目：ＭｏｄｅｌＡｖｅｒａｇｉｎｇｉｎＣｏｍｐｏｓｉｔｅＱｕａｎｔｉｌｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ申请人姓名：李冰心指导教师：张立新教授统计学专业名称：Ｉ：概率统计研宄方向所在学院：数学科学学院论文提交日期二零一八年三月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研究成果。据我所知，除

2、了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：穸年３月孑曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人枵权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库。、、进行检

3、索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：冲乙、■ａ／：日签字日期：ｙ？年冬月３日签字日期（年月．（）学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：浙江大学硕士学位论文摘要由于在回归估计当中，经典的最小二乘估计仅仅关注了相应变量中心部分的一８变化趋势，存在定的局限性，为了克服这种局限，更全面的了解数据，１９７年，Ｋｏｅｎｋｅｒ提出了分位数回归的方法。与常见的均值回归相比较而言，分位数回归

4、是一种通过最小化加权残差绝对值和来建立模型的方法，这种方法能够通过设定不同的分位值点，尤，来更全面的刻画数据整体的分布特征其在针对模型存在误差项异方差、或数据包含有异常值时的情形下具有更好的表现。因此分位数回归方法受到了广泛的关注以及更为深入的实践应用。但分位数回归的估计效率会受到分位点取值的影响，因此衍生出了复合分位数回归方法，在分位数回归的基础上强制不同分位点上的回归系数保持一进一，从而步提高估计的效率。，致模型平均化是将来自不同模型的估计结果或预测结果一定的权重进行，通过平均化的方法，也称为

5、模型组合。与模型选择相比，模型平均化方法能够避免遗失数据信息及由于选择错误模型而造成偏差的风险，相对于模型选择方法更加稳健，是解决模型选择不确定性并减低误差的有效方法。本论文中，，介绍了复合分位数回归及模型平均化的理论基础和优良性质并在局部偏差框架下，将这两方法相结合，用于参数估计和相关变量预测。基于复合分位数回归的平均模型能够在随机误差项方差非有限的情况下，依旧保证模型的有效性和穩健性。同时，论文证明了其候选子模型的参数估计结果具有渐近性一二质。最后对比了各类数据在最小，从而进步证明平均化后估

6、计结果的有效性乘法、中位数回归法、复合分位数模型和基于不同权重选择的复合分位数平均方法下，模型的预测结果，结果显示基于复合分位数回归的平均估计结果具有较小的均方误差，尤其在误差项不具有有限方差或数据存在离群点时表现良好。关鍵词：分位数回归，复合分位数，模型平均化，浙近性，稳健性，ＦＩＣ信息准则Ｉ浙江大学硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｅｒｅｒｅｓｓｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｌｅａｓｔｓｕａｒｅｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｎｌｆｏｃｕｓｅｓ

7、ｏｎｇ，ｑｙｔｈｅｃｅｎｔｒａｌａｒｔｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｏｎｄｉｎｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｉｔｓｖａｒｉａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｓｏｔｈｅｒｅｉｓａｐｐｇ，ｃｅｒｔａｉｎｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｉｓｄｅｆｅｃｔａｎｄｆｕｌｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｄａｔａ，ＲｏｇｅｒＫｏｅｎｋｅｒｒｏｏｓｅｄｔｈｅｕａｎｔｉｌｅｒｅｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎ１９７８．Ｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｃｏｍｍｏｎｐｐ

8、ｑｇｐｍｅａｎｒｅｒｅｓｓｉｏｎｕａｎｔｉｌｅｒｅｒｅｓｓｉｏｎｉｓａｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅａｒａｍｅｔｅｒｓｂｇ，ｑｇｐｙｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｓｉｄｕａｌａｂｓｏｌｕｔｅｓｕｍ．Ｔｈｉｓｍｅ