【摘 要】
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建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研宄异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提
【机 构】
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山西大学数学科学学院,山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:61573229)、山西省高等学校教学改革创新项目(批准号:J2017002)、山西省回国留学人员科研资助项目(批准号:2017-020)和山西省基础研究计划项目(批准号:201701D121004)资助.
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建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研宄异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用k均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显.
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