刘　锋,郭似童,谭祥勇,康新梅

(重庆理工大学 数学与统计学院,重庆　400054)



响应变量缺失下部分线性单指标模型的序列相关性检验

刘锋,郭似童,谭祥勇,康新梅

(重庆理工大学 数学与统计学院,重庆400054)

摘要：研究了在响应变量随机缺失下的部分单指标模型的序列相关检验问题。首先采用借补的方法对缺失响应变量进行处理,再运用经验似然方法对残差部分进行序列相关性检验,构造了经验似然比统计量，并证得其为渐近分布。数值模拟结果表明：该检验方法具有较为理想的检验功效。

关键词：部分单指标模型；缺失数据；随机缺失；经验似然；序列相关性检验

部分单指标模型(1.1)是由Carrall等于1997年首次提出的[1]，他们结合局部线性的最小二乘法构造了参数部分和非参数部分的估计量，并得到其渐近分布。此后很多学者对此模型进行了研究。

在应用研究领域，缺失数据是一种常见的数据。很多学者提出了在MAR(随机缺失)假定下解决缺失数据的方法[2]。关于缺失数据最近的研究成果可以参见文献[3-4]。

在经济和金融数据分析中,检验模型的序列相关是一项非常重要的工作。模型残差潜在的序列相关会导致估计量无效、模型预测失效等问题，很多学者对其做了深入研究[5-6]，但是很少有学者研究缺失数据下的序列相关性检验。本文研究响应变量缺失下部分单指标模型的序列相关性检验，利用经验似然方法构造检验统计量，并证明了零假设下检验统计量的渐近分布为卡方分布。……