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摘要
纵向数据是一类在社会学、经济学、生物医学、传染病学等领域有着广泛应用的重要的数据类型.然而在实际问题中,人们会经常遇到变量维数很高且关心的变量不能直接观测也即存在测量误差的情形.为了解决此类问题,本文研究存在测量误差的纵向数据下单指标模型的估计问题.基于局部线性光滑法和模拟外推(SIMEX)法,本文构造了估计单指标参数和非参连接函数的新方法.通过蒙特卡罗数值模拟验证所提估计方法的有效性,与忽略测量误差的Naive估计以及忽略个体内部相关性的估计相比,本文所构造的估计具有更小的均方误差.最后,我们将本文方法应用到上市公司投资需求的实际数据分析中,结果表明在实际问题中测量误差对参数估计影响显著.
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