【摘 要】
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研究目标：给出一种估计和检验排序模型中结构变化的方法。研究方法：在排序模型中引入平滑转换函数来描述结构变化，在此基础上构建拉格朗日乘子统计量检验模型中的结构变化，并使用极大似然方法估计模型。研究发现：拉格朗日乘子统计量具有标准的渐近卡方分布，并且该统计量对误差项的不同分布形式具有较好的稳健性；极大似然估计量具有一致性和渐近正态性；应用本文的方法分析居民收入和幸福关系，发现收入对幸福的影响存在显著的非线性结构变化特征，当收入增长超过社会收入分布的80％分位数时，收入对幸福的作用会减弱。研究创新：提出了一种新
【基金项目】
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本文受教育部人文社科基金、教育部留学回国人员科研启动基金项目资助.
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研究目标：给出一种估计和检验排序模型中结构变化的方法。研究方法：在排序模型中引入平滑转换函数来描述结构变化，在此基础上构建拉格朗日乘子统计量检验模型中的结构变化，并使用极大似然方法估计模型。研究发现：拉格朗日乘子统计量具有标准的渐近卡方分布，并且该统计量对误差项的不同分布形式具有较好的稳健性；极大似然估计量具有一致性和渐近正态性；应用本文的方法分析居民收入和幸福关系，发现收入对幸福的影响存在显著的非线性结构变化特征，当收入增长超过社会收入分布的80％分位数时，收入对幸福的作用会减弱。研究创新：提出了一种新的并且是比较简便的估计和检验排序模型中结构变化的方法。研究价值：这种新的方法可以广泛应用于主观评价问题中的结构变化分析。
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