用

R

語言做非參數(shù)

&

半?yún)?shù)回歸

筆記

由詹鵬整理，僅供交流和學(xué)習(xí)

根據(jù)南京財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)系孫瑞博副教授的課件修改，

在此感謝孫老師的辛勤付出！

教材為：

Luke?Keele:?Semiparametric?Regression?for?the?Social?Sciences.?John

Wiley?&?Sons,?Ltd.?2008.

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第一章

introduction:?Global?versus?Local?Statistic

一、主要參考書目及說明

1

、

Hardle(1994).?Applied?Nonparametic?Regresstion.

較早的經(jīng)

典書

2

、

Hardle

etc

(2004).

Nonparametric

and

semiparametric

models:

an?introduction.?Springer.

結(jié)構(gòu)清晰

3

、

Li?and?Racine(2007).?Nonparametric?econometrics:?Theory

and?Practice.?Princeton.

較全面和深入的介紹，偏難

4

、

Pagan?and?Ullah?(1999).?Nonparametric?Econometrics.

經(jīng)典

5

、

Yatchew(2003).

Semiparametric

Regression

for

the

Applied

Econometrician.

例子不錯(cuò)

6

、

高鐵梅

(

2009

)

.

計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：

EVIEWS

應(yīng)用及實(shí)例

(第二版)

.

清華大學(xué)出版社

.

(

P127/143

)

7

、李雪松(

2008

)

.

高級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

.

中國社會科學(xué)出版社

.

(

P45?ch3

)

8

、

陳強(qiáng)

(

2010

)

.

高級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及

Stata

應(yīng)用

.

高教出版社

.

(

ch23/24

)

【其他參看原

ppt

第一章】

二、內(nèi)容簡介

方法：

——

移動平均(

moving?average

)

——

核光滑(

Kernel?smoothing

)

——

K

近鄰光滑(

K-NN

)

——

局部多項(xiàng)式回歸(

Local?Polynormal

)

——

Loesss?and?Lowess

——

樣條光滑(

Smoothing?Spline

)

——

B-spline

——

Friedman?Supersmoother

模型：

——

非參數(shù)密度估計(jì)

——

非參數(shù)回歸模型

——

非參數(shù)回歸模型

——

時(shí)間序列的半?yún)?shù)模型

總結(jié)

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