Nonregular regression
非正则回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般非正则回归，极值数据和趋势示例不足以确定金融风险或宏观时间序列方向。
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非正则回归
- 研究问题
- 当分布的取值范围依赖未知参数时，如何将已有非正则模型的估计理论扩展到包含协变量的回归问题？
- 方法与思路
- 作者先通过线性规划求解回归参数，再最大化伪似然以估计辅助参数，推导渐近性质并用带趋势的极值数据示例说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文将支持范围依赖参数的非正则估计理论扩展到协变量情形，给出两阶段求解方法及其渐近性质。
- 阅读关注点
- 应核对线性规划约束如何来自参数相关支持范围、伪似然如何构造，以及不同非正则情形下的收敛率与极限分布。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，渐近性质的具体形式与适用条件未说明；极值示例不构成金融风险应用依据，刊本变化未知。
原文摘要
In an earlier paper, the author has studied asymptotic properties of maximum likelihood estimates for a class of nonregular models in which the range of the distribution depends on unknown parameters. Examples include Weibull and extreme value distributions. The present paper is concerned with the extension of this theory to the case when covariates are present. The proposed solution involves solving a linear programming problem for the regression parameters, followed by maximisation of a pseudo-likelihood function for auxiliary parameters. Asymptotic properties are derived, and the results illustrated by two examples involving extreme value data with a trend.