缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计

吉林大学学报(理学版) ›› 2020, Vol. 58 ›› Issue (3): 563-568.

缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计

杨艳秋^1,2, 王德辉¹

1. 吉林大学数学学院, 长春 130012; 2. 吉林师范大学数学学院, 吉林四平 136000

收稿日期:2019-10-25 出版日期:2020-05-26 发布日期:2020-05-20
通讯作者: 王德辉 E-mail:wangdh@jlu.edu.cn

Parameter Estimation for MGINAR(p) Model with Missing Data

YANG Yanqiu^1,2, WANG Dehui¹

1. College of Mathematics, Jilin University, Changchun 130012, China;
2. College of Mathematics, Jilin Normal University, Siping 136000, Jilin Province, China

Received:2019-10-25 Online:2020-05-26 Published:2020-05-20
Contact: WANG Dehui E-mail:wangdh@jlu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 首先, 用条件最小二乘方法讨论缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计问题, 得到了参数的条件最小二乘估计. 其次, 模拟验证4种处理缺失数据方法的可行性并比较估计效果, 模拟结果表明: 当缺失概率较小时, 可使用个案剔除法或均值插补法; 当缺失概率较大时, 可使用桥插补法, 以降低估计偏差.

关键词: MGINAR(p)模型, 缺失数据, 参数估计

Abstract: Firstly, by using the method of conditional least squares, we discussed the problem of parameter estimation for MGINAR(p) model with missing data, and obtained the conditional least square estimations of parameters. Secondly, numerical simulation was used to verify the feasibility of four methods for processing missing data and to compare the estimation effects. The simulation results show that when the missing probability is small, the case rejection method or the mean value interpolation method can be used, and when the missing probability is large, the bridge interpolation method can be used to reduce the estimation bias.

Key words: , MGINAR(p) model, missing data, parameter estimation

中图分类号:

O212.1

杨艳秋, 王德辉. 缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(3): 563-568.

YANG Yanqiu, WANG Dehui. Parameter Estimation for MGINAR(p) Model with Missing Data[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2020, 58(3): 563-568.

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