| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·模型简介 | 第10-11页 |
| ·参数估计方法及研究概况 | 第11-15页 |
| ·最小二乘估计理论 | 第11-12页 |
| ·有偏估计研究现状 | 第12-13页 |
| ·带附加信息的参数估计研究现状 | 第13-14页 |
| ·预检验估计研究现状 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容及成果 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 等式约束下的参数估计研究 | 第18-41页 |
| ·引言 | 第18-20页 |
| ·约束岭估计和约束 Liu 估计 | 第20-29页 |
| ·模型和新估计的提出 | 第20-21页 |
| ·新约束岭估计的优良性分析 | 第21-27页 |
| ·新约束Liu 估计的优良性分析 | 第27-29页 |
| ·约束 r-k 估计和约束 r-d 估计 | 第29-34页 |
| ·模型和约束估计的提出 | 第29-30页 |
| ·约束r-k 估计的优良性分析 | 第30-32页 |
| ·约束r-d 估计的优良性分析 | 第32-34页 |
| ·Liu-Type 估计的进一步研究 | 第34-40页 |
| ·最小二乘估计和岭估计 | 第34-35页 |
| ·Liu-Type 估计调节参数的选取 | 第35-38页 |
| ·实例分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3 随机约束下的参数估计研究 | 第41-74页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·奇异混合估计 | 第41-45页 |
| ·模型说明与估计 | 第41-43页 |
| ·两步奇异混合估计 | 第43-45页 |
| ·随机约束下的 Panel 数据模型参数估计 | 第45-50页 |
| ·SME 在奇异线性模型预测中的应用 | 第50-56页 |
| ·模型及预测准则 | 第50-52页 |
| ·无约束最优线性非齐次无偏预测 | 第52-53页 |
| ·无约束最优线性齐次无偏预测 | 第53-54页 |
| ·随机约束下的最优线性无偏预测 | 第54-56页 |
| ·随机约束 Liu 估计 | 第56-62页 |
| ·模型及估计 | 第57-58页 |
| ·估计的均方误差矩阵比较 | 第58-60页 |
| ·实例分析和模拟结果 | 第60-62页 |
| ·第一类错误指定模型下的随机约束 Liu 估计 | 第62-68页 |
| ·模型说明和估计 | 第62-64页 |
| ·估计的优良性分析 | 第64-66页 |
| ·预测的均方误差矩阵比较 | 第66-68页 |
| ·第二类错误指定模型下的随机约束 Liu 估计 | 第68-73页 |
| ·模型说明和估计 | 第68-71页 |
| ·估计的均方误差矩阵分析 | 第71页 |
| ·预测值的优良性分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 4 等式约束预检验估计研究 | 第74-103页 |
| ·引言 | 第74-76页 |
| ·多元正态分布回归模型的等式约束预检验 Liu 估计 | 第76-88页 |
| ·估计的提出 | 第76-78页 |
| ·估计的偏差分析 | 第78-79页 |
| ·估计的均方误差分析 | 第79-83页 |
| ·相对效率分析和最优显著性水平的选择 | 第83-88页 |
| ·多元 t 分布回归模型的等式约束预检验 Liu 估计 | 第88-102页 |
| ·模型说明和估计的提出 | 第88-94页 |
| ·估计的偏差和均方误差比较 | 第94-98页 |
| ·估计的相对效率分析 | 第98-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 5 随机约束预检验估计研究 | 第103-113页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·随机约束预检验岭估计 | 第103-112页 |
| ·模型和估计 | 第103-104页 |
| ·估计的偏差和均方误差 | 第104-105页 |
| ·估计的均方误差比较 | 第105-110页 |
| ·估计的相对效率分析 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 6 结论与展望 | 第113-115页 |
| ·主要结论 | 第113页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-127页 |
| 附录 | 第127页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第127页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第127页 |