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响应变量随机缺失情况下半参数单调EV模型的估计的中期报告 本研究旨在研究响应变量随机缺失情况下半参数单调EV模型的估计方法，并进行模拟实验，比较不同估计方法的性能。 首先，我们介绍了半参数单调EV模型及其在经济学中的应用。然后，我们讨论了响应变量缺失的原因和类型，以及常见的缺失机制和处理方法。特别地，我们焦点讨论了随机缺失机制的定义和假设，并简要介绍了多重分析和反向概率加权重要性抽样方法。 接着，我们提出了基于极大化积分似然函数的估计方法，并对其进行了数学推导。我们还比较了这种估计方法与基于加权极大似然函数和加权最小二乘函数的估计方法的性能和优缺点。 为了评估不同估计方法的性能，我们进行了模拟实验。我们使用了生成的数据集来模拟实际情况中的随机缺失机制，比较了不同估计方法的偏差、方差和均方误差，以及识别模型中的非单调性和其他复杂结构的能力。 初步实验结果显示，基于极大化积分似然函数的估计方法在把握模型的局部特征和识别模型非单调性方面表现良好。相比之下，基于加权极大似然函数和加权最小二乘函数的估计方法在面对缺失变量的情况下有更大的方差和偏差。然而，我们还需要进行更多的实验来确认这些初步发现。 最后，我们将继续完善此研究，以深入探究不同估计方法的优劣和适用性，并对半参数单调EV模型的半参数和参数估计方法进行更广泛的研究。