最小二乘法在个人所得税税收收入研究中的应用

在经济变量模型的参数估计中,最常见的一种拟合方法就是经典的最小二乘法估计量.在给定的假设条件下,最小二乘法得到的参数估计量具有非常好的统计性质,能够直观的分析因变量与自变量之间存在的关系.对最小二乘法估计值求解的数学原理及计量性质进行了阐述,并采用最小二乘估计法估计量解释了影响个人所得税税收收入的一些主要因素.     

最小二乘法在个人所得税税收收入研究中的应用

在经济变量模型的参数估计中,最常见的一种拟合方法就是经典的最小二乘法估计量.在给定的假设条件下,最小二乘法得到的参数估计量具有非常好的统计性质,能够直观的分析因变量与自变量之间存在的关系.对最小二乘法估计值求解的数学原理及计量性质进行了阐述,并采用最小二乘估计法估计量解释了影响个人所得税税收收入的一些主要因素.     

AMSAA模型的参数估计方法

对AMSAA模型，很多学已研究出许多参数估计的方法。在本中，我们对最小二乘法，图估计法，极大似然法，Bayes估讨法，微分回归法，正态概率积分变换法，最佳线性无偏估计法，最佳线性不变估计法，矩估计法和指数平滑法等估计方法进行了系统的总结，对某些问题进行了进一步的讨论。     

固定效应部分线性变系数面板数据模型的估计

在部分线性变系数面板数据模型基础上,引入了不可观测的固定效应,研究了模型的估计问题.首先引入虚拟变量消除固定效应带来的影响,然后应用轮廓最小二乘估计法对模型中的参数进行估计,接着对模型中的变系数基于B样条基函数展开的方法逼近,再对模型中的未知系数函数进行估计,最后通过Monte Carlo模拟方法验证了当解释变量取自于...     

最小二乘法的拟合及其应用

最小二乘法在很多领域都有着重要的应用。本文探讨了最小二乘法的一元线性拟合和多元线性拟合,并讨论了最小二乘法在经济预测中的应用。     

最小二乘估计的几个结论及证明

就线性回归模型中参数估计最常用的估计方法——最小二乘估计法得出几个结论并给出相应的证明.     

最小二乘估计的几个结论及证明

就线性回归模型中参数估计最常用的估计方法——最小二乘估计法得出几个结论并给出相应的证明.     

2001年下半年全国高等教育自学考试计量经济学试题

第一部分选择题一、单项选择题（本大题３０小题，每小题１分，共３０分）在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。１．对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：［］A．间接最小二乘法和系统估计法B．单方程估计法和系统估计法C．单方程估计法和二阶段最小二乘法D．工具变量法和间接最小二乘法２．当模型中第i个方程是不可识别的，则该模型是：［］A．可识别的B．不可识别的C．过度识别D．恰好识别３．结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释…     

一元线性回归中自相关的处理

涉及时间序列的线性回归模型往往会出现自相关问题,以往学者在建模时大多忽略了自相关问题而直接使用普通最小二乘法进行回归,这会造成模型的估计不够准确.文章对自回归进行阐释,利用保险业数据实证分析自回归的检验方法和解决办法.广义差分法解决自回归问题使得线性回归模型的普通最小二乘估计量具有良好的统计特性.     

线性最小二乘问题求解讨论

通过最小二乘准则及线性最小二乘拟合问题的引入,给出了超定方程组及最小二乘问题的概念,同时给出了最小二乘解的定义。讨论了最小二乘问题与法方程组的解的关系,并指出了极小最小二乘解及其解的表达式,着重讨论了法方程组的病态问题。研究的结论,给出了较稳定的算法——4R算法,有改进的正交化方法和左乘H法。     

最小二乘法与线性回归

本文介绍了最小二乘法的基本原理,并从一元线性回归入手讨论了物理实验中用最小二乘法处理数据的方法。     

基于累积法的刀具补偿问题研究

介绍累积法的基本原理,通过对刀具补偿问题的相关实例数据进行线性回归,建立模型并加以残差分析,比较了普通累积法与传统的最小二乘法的优缺点,实验结果表明,累积法更具优势。     

化学计算中的加权最小二乘法

非线性问题经数学代换后转化为线性问题进行一元线性回归时,用加权最小二乘法比用等权(单位权)最小二乘法更有益,所得残差要更小。在此结合几个具体实例进行了一般的讨论。     

LINEST函数在最小二乘法求直线拟合中的应用

最小二乘法求直线拟合是在大学物理实验数据处理中常见的一种方法,在实验数据比较多的情况下,利用最小二乘法公式求线性参数和相关系数运算量大,费时费力。提出用Excel软件中的LINEST函数进行数据处理的方法及优点。     

广义线性模型在线性约束下的参数估计

利用Lagrange乘数法导出了广义线性模型在线性约束下的回归参数的最小二乘估计,并讨论了它的性质.证明了当设计阵列满秩时,它在协方差阵意义下要优于无约束下的广义最小二乘估计.     

线性回归中的的多重共线性

多元线性回归中自变量之间的多重共线性问题在我们实际运用中很容易产生,为了解决这个问题,常用的方法是最小二乘回归.本文以根据分析结果总结出最小二乘回归对解决这一问题的缺点的不足.而偏最小二秉回归法是最小二乘法的一种改进,在变量数目巨大的情况下,如果数据中变量的个数多,偏最小二乘回归的优点更能充分的显示出来     

阶的估计法在判定正项级数敛散性问题中的应用

本文首先证明了二个运用阶的估计法判定正项级数敛散性的判定定理,然后据此去解决一些由比较判别法不易判定的正项级数敛散性问题,显示了阶的估计法在这方面的优越性。     

阶的估计法在判定无穷积分敛散性问题中的应用

证明了二个运用阶的估计法判定无穷积分敛散性的判定定理,并据此去解决一些由比较判别法不易判定的无穷积分敛散性问题,显示了阶的估计法在这方面的优越性.     

静态最小二乘法及其应用

给出静态最小二乘法原理,理论推导过程和最小二乘法公式,通过实例验证最小二乘法的有效性和实用性。介绍了静态最小二乘法具有的局限性、动态最小二乘法的诞生及最小二乘法理论的发展。     

三种参数估计方法的比较与启示

对回归模型进行参数估计时,常用的两种重要方法是普通最小二乘法和最大似然法。随着社会的发展,普通最小二乘法的不足之处日益显现,另一种新的参数估计方法——累积法的推广和运用,为我们提供了新的研究思路。本文通过对这三种参数估计方法进行分析与比较,得出了一些新的启示。