泊松回归模型
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数。
模型公式
log L yi X i' exp(X i' ) log yi !
i 1
n
变量说明
与（3.1）一样，均值参数 i
exp(X i' )
ˆ 应用常见的最大似然理论可得到 的渐近正态分布，均值为 ，使
用 E[
2
log L / ' ] i 1 exp( X i' ) X i X i' ，有：
n
扩展方向
n ˆ Var ( ) exp(X i' ) X i X i' i 1
1
。泊松分布要求方差和均值
相等。事实上，观测到的数据通常是过度离中的，即方差大于均值。
所属类别 所属内容 模型名称
源自文库
金融数据的计数模型 计数模型中的最大似然估计 泊松回归模型 泊松回归模型假设 Yi 在给定
X i 时是泊松分布，密度函数为
模型描述
e iyi f ( yi | X i ) yi !
，
yi 0,1,2,均值参数
i exp(X i' ) ，假定观测值之间相互独立，得出本模型的似然函
模型公式
log L yi X i' exp(X i' ) log yi !
i 1
n
变量说明
与（3.1）一样，均值参数 i
exp(X i' )
ˆ 应用常见的最大似然理论可得到 的渐近正态分布，均值为 ，使
用 E[
2
log L / ' ] i 1 exp( X i' ) X i X i' ，有：
n
扩展方向
n ˆ Var ( ) exp(X i' ) X i X i' i 1
1
。泊松分布要求方差和均值
相等。事实上，观测到的数据通常是过度离中的，即方差大于均值。
所属类别 所属内容 模型名称
源自文库
金融数据的计数模型 计数模型中的最大似然估计 泊松回归模型 泊松回归模型假设 Yi 在给定
X i 时是泊松分布，密度函数为
模型描述
e iyi f ( yi | X i ) yi !
，
yi 0,1,2,均值参数
i exp(X i' ) ，假定观测值之间相互独立，得出本模型的似然函