基于AR(1)误差空间随机系数面板数据模型的预测  

Prediction in the Spatial Random Coefficient Panel Regression Model with AR(1)Serially Correlated Error

作　　者：鄢然 魏传华[1] 苏宇楠 YAN Ran;WEI Chuan-hua;SU Yu-nan(Department of Statistics,School of Science,Minzu University of China,Beijing 100081,China)

机构地区：[1]中央民族大学理学院统计学系,北京100081

出　　处：《数理统计与管理》2023年第2期243-256,共14页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：全国统计科学研究项目(2019LZ40);中央民族大学交叉学科研究专项项目(2020MDJC07)。

摘　　要：本文研究了具有空间误差自相关和序列相关误差分量的随机系数面板数据模型预测问题,得到了最优线性无偏预测(BLUP),数值模拟实验结果表明与忽略空间自相关性或序列相关性的预测量相比较,本文所提出的预测量表现更好.This paper derives the best linear unbiased predictor(BLUP)for random coeficient panel data model with spatially and serially correlated error components.Using Monte Carlo simulations,we show that the proposed predictor is better than the usual predictors ignoring the spatial autocorrelation structureor serial correlationof thedata.

关 键 词：随机系数面板数据模型 BLUP 空间相关 序列相关 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]