有测量误差时空间自回归模型的估计与检验

近年来运用空间计量经济模型进行实证分析的文献都普遍采用空间自回归(SAR)形式的设定,对参数的估计也多采用极大似然(MLE)的方法。在经典多元线性回归模型中,仅有被解释变量的测量误差并不会影响系数估计的一致性。本文证明对于SAR模型,即使仅当被解释变量存在测量误差时,且无论该测量误差是否与模型本身的扰动项相关,普遍采用的MLE都将是不一致的。为此,Hausman型的设定检验被推广到SAR模型中用以判别是否存在被解释变量的测量误差。当零假设被拒绝时,我们说明由Kelejian&Prucha(1998), Lee(2003)提出的二阶段最小二乘法仍然可以得到参数的一致估计。Monte Carlo模拟的结果与我们的理论预期一致。最后我们用一个估计地方环境支出外溢效应的实例说明如何运用本文所提的方法来检验应用空间自回归模型时可能存在的测量误差。     

IV估计框架下模型设定检验问题的讨论

 IV估计框架下各种统计量的良好性质依赖于相应的模型设定,如果这些模型设定未能得到数据的支持,其统计推断结论将是不可靠的。如判定计量经济模型是否存在内生性的Hausman检验,实证研究中同一问题的检验结果可能大相径庭。如何通过合理的模型设定检验程序来获得模型参数科学、可靠的估计结果和检验结论呢？本文讨论了工具变量估计框架下的各种模型设定检验问题,明确了各个检验统计量的适用条件及其逻辑联系,给出了工具变量估计框架下模型设定检验的一般步骤。     

贵州省消费结构与产业结构的实证检验

文章通过构造贵州省消费结构、城镇居民收入水平、第二产业结构和第三产业结构四个内生变量组成的VAR(3)模型,对贵州省改革开放以来,城镇居民收入、消费结构与产业结构相互作用的关系及动态特征进行了实证分析.通过稳定性检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数以及预测方差分解,发现贵州消费结构会推动第二产业结构的转换,收入与产业结构存在显著的双向因果关系.     

基于神经网络-Logit回归的混合两阶段财务困境预测模型

本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量.并利用基于神经网络-Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力.     

二值型响应与连续型响应联合建模的变量选择

由于多重响应变量之间可能存在相关性,文章考虑对二值型响应变量和连续型响应变量进行联合建模.利用probit模型,对二值响应引入了具有正态分布的潜变量,从而对多重响应建立线性回归模型,能得到二值变量和连续变量的联合分布.然后考虑回归系数会存在稀疏性,通过对似然函数加惩罚,从而对二重响应的回归系数和协方差矩阵的逆矩阵进行估计,达到参数估计和变量选择的目标.文中目标函数基于l1惩罚.数值模拟和实证分析展示了所提出方法的良好性质.     

非线性模型连续调节变量检验的实现方法

针对非线性模型中调节作用检验不能只依赖交叉项系数的问题,目前存在两个解决办法:构造更好的统计量和通过图形直观表现.但是已有研究对于非线性模型中的离散型和连续型调节变量没有作进一步区分,尤其是非线性模型中连续型调节变量的检验一直缺乏简便有效的方法.文章从模型和数据两个维度划分了四种调节变量的类型,梳理了不同类型调节变量的检验方法和存在的问题,针对连续型调节变量检验的问题,提出了对连续变量进行多点分割的处理方式,并采用三维作图的方法,直观展现了调节作用的连续变化.     

Logistic半参数变系数模型的变量选择

Logistic半参数变系数模型是半参数变系数模型的推广,它可以解决分类型因变量变系数模型的建模问题.文章利用B样条函数逼近非参数部分,引入LASSO、SCAD以及MCP惩罚函数,基于组坐标下降算法,对参数部分和非参数部分进行变量选择.最后进行了Monte Carlo模拟.     

横截面数据变量的规模特征:特征价格建模分析

本文通过对截面数据排序这样一种创新的简单建模实验,将经济变量间关系的一个基本特征——非线性规模效应纳入到截面数据模型设定中。本文以特征价格模型为实验案例,具体的分析对象是汽车和电脑的特征价格模型。实验得出的主要结论有:由于忽略了截面数据样本中潜在的非线性规模效应,传统模型得出的特征价格指数很可能存在系统偏差;基于规模解释变量的数据排序方法是滤出截面数据样本中非线性信息的一种简易而有效的途径;截面数据一经排序,便可采用现有的系统动态建模方法来实现对变量间这种非线性规模信息的滤出。     

包含汇率因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验

文章运用对数平滑转换回归模型(LSTR)研究了包含汇率因素、多个资产价格因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验,实证结论表明:(1)利率规则是关于其滞后一期为转换变量的非线性函数；(2)中国货币政策执行过程中利率平滑程度较高,为0.83；(3)在样本期间,非线性转换函数具有四个较为显著的阶段；(4)无论线性还是非线性的泰勒规则,利率对通货膨胀反应均不足,因此具有内在不稳定性；(5)在先前的泰勒规则实证文献中,对解释变量之间的多重共线性关注极少.结论认为,如果解释变量的波动性较大时,多重共线性问题就应予以必要的关注.     

异方差性F的参数估计

在经典经济计量理论中,异方差现象的存在破坏了普通最小二乘法(OLS)参数估计中关于随机序列独立同分布的基本假定,从而使得用OLS法估计得到的模型Y=Xβ失去优良性,如(?)不再是参数β的最小方差线性无偏估计(BLUE),继而参数的显著性检验失去意义,预测误差加大等等,致使模型失效。在实际建模中,一般是这样处理这一问题的:(1)用图示法或等级相关系数、Goldfeld-Quandt、Bartlett等方法检查异方差现象是否存在于待建模型中。(2)对探明有异方差现象的模型,通过加权最小二乘法(WLS)、Glejser法和正确引入解释变量等方法将异方差模型转化为同方差模型后再进行参数估计。经典计量经济理论认为扰动项方差σ_t~2是解释变量X_t的函数,即σ_t~2=f(X_t)σ~2,之所以出现异方差现象,是因为对于不同的X_t∈R~p,f(X_t)发生了变化。如果已知函数f的具体形式,     

我国正规就业者的教育收益率

针对教育收益率测算中可能存在的弱工具变量问题,本文利用2006年中国健康与营养调查数据,结合工具变量估计框架下的各种模型设定检验,对我国正规就业者的教育收益率进行测算。检验和测算结果表明：受教育程度的变量存在内生性,个体配偶的受教育年限是内生变量受教育程度的强工具变量,而个体的出生季度是弱工具变量。广义矩估计结果显示我国正规就业者的教育收益率为10.1%。     

金融危机下进出口商品总额变动对我国居民消费价格指数影响的实证分析

首先运用单位根检验和协整检验分析指标变量的平稳性,其次对各指标变量建立VAR模型,利用脉冲效应函数和方差分解以及Granger检验进行分析,得出进出口商品总额对CPI的直接影响较小,但间接影响不容忽视且影响期长。     

具有不同转换机制的非线性模型理论与应用研究

近几年来,非线性时间序列模型被广泛地应用于经济学领域,尤其是其中的STAR模型能很好的描述很多经济变量的运行轨迹。本文正是对于STAR模型中转换函数的不同函数形式形成的模型进行讨论,除了常见的LSTAR和ESTAR模型外,本文还提出了令转换函数为三角函数的的TSTAR模型,并且对于这三种STAR模型的检验和模型的选择作了一些探讨。     

动态因子模型及其应用研究综述

动态因子模型（DFM）的基本职能是对高维数据进行降维处理,即从高维数据集中提取变量间的协同变动信息。在理论上,本文系统梳理了DFM的模型形式设定、估计方法以及结构化建模技术的发展历程和研究前沿。在应用方面,本文总结了DFM在预测、构建经济周期指标和通胀指数、以及经济结构分析中的应用研究。最后,归纳出了DFM计量分析的研究脉络和未来的发展方向。     

平滑转移空间自回归模型下IV方法参数估计值的一致性研究

本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式：平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下主要讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也作了相应比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,我们证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好的支持了一致性结论。     

基于聚类分析的商业银行效率评价模型研究

我国商业银行的规模和财务指标存在较大差别,相应影响商业银行贷款效率的因素也存在较大差异。文章通过类平均聚类方法,将欧几里德距离较小且具有相似经济背景的银行分为一组,得到五大国有银行类及非国有银行类两类银行。通过逐步回归方法,逐步剔除SFA模型中t检验不显著的变量,保留所有对被解释变量影响显著的解释变量,建立商业银行贷款效率评价模型,并进行了实证分析。     

国债利率期限结构模型的估计研究

本文采用文献[1]的利率期限结构的建模思想,构建能够刻画收益率曲线的各种形状(单调、驼峰状和S型)且足够灵活的收益率曲线,并在此基础上对模型的设定形式进行扩展。最后,通过比较模型估计残差的标准差和样本外预测的相对误差的绝对平均值来选定最合适的利率结构模型函数的设定     

非参数ACD模型及其在中国股票市场的实证研究

文章利用中国证券市场的日内交易数据实证了非参数ACD模型。非参数ACD模型不依赖条件均值的函数形式和误差项的分布形式,更具有一般意义。文章从多个方面进行实证分析。利用非参数方法进行分析的结果表明:数据不能用线性ACD模型来刻画,根据非参数拟合曲面的形状可以把此ACD模型的函数形式设定为某种非线性形式。     

含方程误差的重复测量误差模型参数的假设检验

含方程误差的重复测量误差模型解决了协变量真值与响应变量真值之间存在的不完全匹配问题.为使中小型样本量下的假设检验结果更为准确,文章基于多元正态分布推导改进形式的Skovgaard似然比检验统计量,提高其在原假设下收敛到卡方分布的渐近速度,并应用该检验统计量对重复测量误差模型中回归参数的显著性进行假设检验.模拟研究的结果表明改进的似然比检验统计量在有限样本检验下的优越性;实例分析中通过检验气温与气压之间回归参数的显著性来说明该方法的实用性.     

传统数据发掘方法的缺陷

由于关于社会经济方面的数据无法经由实验得到,而只能被动地通过观察、观测获得,所以如何使用这有限的数据来发掘出隐藏在背后的社会经济规律是至关重要的.现在常用的方法是运用统计中的回归分析方法,在多个变量之间回归方程,以试图发现其中的社会经济规律.但是,一般来说,社会经济理论并未明确指定应该包括哪些变量,不包括哪些变量.这就导致建模者面对可能的变量的集合,要从这些“候选”变量中进行筛选,拟合大量的回归方程.这些回归方程随设定的不同而不同,随所用的独立解释变量的不同而不同.建模者要按照一定的准则选择“最优”或“成功”的模型来报告.“最优”或