基于polya-gamma先验的两部分因子模型的极大似然分析开题报告

全文总字数：1491字

1. 研究目的与意义

弄清楚两部分回归特征，极大似然参数估计和模型检验。

分析该模型时会遇到了什么困难，如何解决。

给出国内外最新进展情况以及得到的结论。

2. 国内外研究现状分析

1.李海鸥, 路迪, 陈羽. 预测糖尿病疾病负担的二部模型[C]2015..2. Choi H M, Hobert J P. The Polya-Gamma Gibbs sampler for Bayesian logistic regression is uniformly ergodic[J]. Electronic Journal of Statistics, 2013, 7(3):2054-2064.3.Windle J, Polson N G, Scott J G. Sampling Polya-Gamma random variates: alternate and approximate techniques[J]. Statistics, 2014.4. Holsclaw T, Greene A M, Robertson A W, et al. Bayesian Non-Homogeneous Markov Models via Polya-Gamma Data Augmentation with Applications to Rainfall Modeling[J]. Annals of Applied Statistics, 2017, 11(1).5.Koki C, Meligkotsidou L, Vrontos I. Bayesian analysis of predictive Non-Homogeneous hidden Markov models using Polya-Gamma data augmentation[J]. 2018.6.Deb P, Munkin M K, Trivedi P K. Bayesian analysis of the two-part model with endogeneity: application to health care expenditure[J]. Journal of Applied Econometrics, 2006, 21(7):10811099.7.Frees E W, Sun Y. Household life insurance demand: A multivariate two-part model[J]. North American Actuarial Journal, 2010, 14(3):338-354.8.马霞, 蒲红霞. 三大医疗保险制度对医疗服务需求的影响基于两部分模型和分位数回归的经验研究[J]. 当代经济管理, 2016, 38(3):85-92.9.邹博. 基于两部分模型对商标权价值评估的研究[D]. 暨南大学, 2016.10. 孙荣恒，应用数理统计，科学出版社，2003

3. 研究的基本内容与计划

1）第1到2周：熟悉数据的背景；查阅指定的参考文献；了解该模型的特点。

初步了解题目意思，基本理解大体框架；2）第3-4周：资料收集，制定论文撰写计划，对照资料，完成开题报告和任务书；3）第5周到第10周：解决理论和计算问题，撰写论文；4）第11周到第12周：修改打印论文5）作好准备答辩。

4. 研究创新点

在研究两部分因子模型的时候学会举一反三，将文献中的例子加以理解消化后运用到生活中其他的行业中，例如保险、股票等投资项目。