空间动态面板模型的时间滞后效应检验

空间面板数据模型由于考虑了经济变量间的空间相关性,其优势日益凸显,已成为计量经济学的热点研究领域。将空间相关性与动态模式同时扩展到面板模型中的空间动态面板模型,不仅考虑了经济变量之间的空间相关性,还考虑了时间上的滞后性,是空间面板模型的发展,增强了模型的解释力。考虑一种带固定个体效应、因变量的时间滞后项、因变量与随机误差项均存在空间自相关性的空间动态面板回归模型,提出了在个体数n和时间数T都很大,且T相对地大于n的条件下空间动态面板模型中时间滞后效应存在性的LM和LR检验方法,其检验方法包括联合检验、一维及二维的边际和条件检验;推导出这些检验在零假设下的极限分布;其极限分布均服从卡方分布。通过模拟试验研究检验统计量的小样本性质,结果显示其具有优良的统计性质。     

空间误差分量模型的Bootstrap LM检验

空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效.文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间相关性LM检验,提高检验统计量的有效性.Monte Carlo模拟实验表明,Bootstrap LM检验的水平受误差项分布、空间权重矩阵和样本量影响较小,并且远优于渐近LM检验,具有理想的检验水平;渐近LM检验和Bootstrap LM检验的功效均随着空间相关性的增强,及样本量的增大而增大,但Bootstrap LM检验在各种情形下均具有更高的检验功效,尤其是样本量较小时.简言之,Bootstrap LM检验是SEC模型更为优越的空间相关性检验方法.     

存在自相关时检验和估计方法的改进——基于自回归分布滞后模型的自相关检验和参数估计

存在自相关时的自相关检验和参数估计是基础计量经济学的一个重要内容,并且存在自相关时的原模型已转化为自回归分布滞后模型。讨论存在自相关时的自相关检验和参数估计问题,提出了一种基于自回归分布滞后模型的自相关检验法,并同时给出了相应的参数估计。     

ADF单位根检验中联合检验LM统计量研究

 本文研究了ADF单位根检验中参数联合约束的拉格朗日乘数检验。首先,本文构建了4个LM统计量并推导了它们的极限分布;然后,运用蒙特卡罗试验,模拟了有限样本容量常用检验水平下的临界值,拟合了临界值关于样本容量的响应面函数,并总结了LM统计量有限样本容量下的统计特性;比较分析了这4个LM统计量的检验功效及实际检验水平;最后,一个实例分析简要说明了这几个统计量在单位根检验中的应用。     

ADF模式中漂移项和趋势项检验量分布与Bootstrap检验研究

在推导ADF检验模式下趋势项和漂移项伪t检验量极限分布基础上,提出修正的系数检验量。研究表明,它们与DF检验模式下检验量具有相同的极限分布;构造漂移项和趋势项检验的Bootstrap实现方法并证明了有效性。将蒙特卡洛模拟技术与临界值检验方法进行对比,结果表明Bootstrap方法能够明显降低检验的水平扭曲,在检验功效方面也有一定优势。模拟也显示临界值检验的局限性和Bootstrap方法的稳健性。     

基于回归的时变偏度和时变峰度识别检验

资产收益率时变高阶矩建模的首要前提是资产收益率的偏度和峰度具有时变性,即资产收益率存在类似于异方差性的异偏度和异峰度特征。目前文献中的时变偏度和时变峰度识别检验存在适用性较差且检验功效较低等不足。本文提出基于回归的检验方法识别资产收益率偏度和峰度的时变性。该检验一方面利用概率积分变换缓解了拉格朗日乘数检验对资产收益率序列的高阶矩存在性的限制,另一方面考虑了检验统计量中参数估计的不确定性对其统计性质的影响,具有良好的渐近统计性质且适用性更广。蒙特卡洛模拟表明该检验具有良好的有限样本性质,具有合适的检验水平和较高的检验功效。最后,将基于回归的检验运用于上证综指和深圳成指收益率的时变建模研究中。     

一种新的四格表独立性检验

四格表是研究两个定性变量相关性的有力工具,它在很多领域都有着重要的作用.传统的四格表的独立性检验采用卡方检验,而文章采用回归模型技术,将四格表中的定性变量量化后,引入到模型中,利用回归模型中的系数的显著性检验来检验四格表的独立性,最后进一步说明了这种基于回归模型的方法和传统的四格表独立性卡方检验在一定条件下是等效的,一致的.     

面板数据双因素误差回归模型序列相关和随机效应的联合LM检验

对面板数据双因素误差回归模型构造了检验序列相关和随机效应的一种联合LM检验,发现该LM统计量也是检验联合假设H0：σμ^2=λ=0的Baltagi-Li LM统计量和检验假设H0：σv^2=λ=0的Breusch-Pagan-LM统计量之和。当面板数据的个体数N充分大时,该联合LM统计量的渐近分布是χ^2（3）分布;无论双因素误差面板数据回归模型的剩余误差项是AR（1）过程还是MA（1）过程,联合LM检验是相同的,即对随机效应和一阶序列相关的联合LM检验是独立于序列相关的形式。     

多元统计回归模型在医疗保障基金数额分配中的应用

文章根据实际情况和背景信息,对医疗保障基金数额的分配问题进行建模分析.建立了多元统计回归模型:Y =β0+β1x1+β2x21+…+βnxn1+ε1;利用了多种检验方法,对模型进行改进,从而提高预测准确度;最后为了检验随机变量是否存在自相关性问题,使用了DW检验,准确的解决了实际问题.     

个体协整条件下面板单位根检验统计量性质研究

 本文通过蒙特卡洛模拟试验，研究了个体间的协整关系对面板单位根检验统计量分布、实际检验水平及检验功效的影响。结果显示：个体间协整关系个数和协整向量均对检验统计量分布产生影响；同时，如果忽视个体间存在的协整关系，继续运用个体间无协整关系条件下检验统计量的临界值进行面板单位根检验，各检验统计量实际检验水平将严重失真。     

网上调查应注意的几个问题

国际互联网的飞速发展,正在把 我们带入一个激动人心的网络世界。适应网络时代的调查方式──网上调查随之产生。网上调查是利用网络作为信息收集渠道,获得即时有针对性的各种信息的一种调查方式,具有很高的时效性和效率,可以节省大量调查费用和人力,是二十一世纪调查研究收集数据的主要手段之一。由于国内上网用户数量有限,网上调查也刚刚起步,网上调查的使用具有一定的局限性,应注意以下几个问题: 样本的代表性网上调查的调查对象仅限于网民,网民的构成决定着预定的被调查者是否构成群体规模。如果被调查规模不够大,样本往往缺…     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.     

Bounds on Sample Variation Measures Based on Majorization

Using majorization theory, upper and lower bounds are derived for different measures of variation as progressively more items of information are available about the sample data. As a convenient starting point, bounds are first established for a one-parameter family of variation measures, which is a generalized mean difference measure of which Gini's mean difference, the standard deviation, and the range are particular cases. While, as pointed out, some of the derived bounds are well known, others do not appear to have been published and are tighter than established bounds. Some 40 different bounds are derived, besides any number of bounds given for the generalized family of variation measures. A number of interesting inequalities are also derived on the basis of some of the bounds. While the bounds have been developed in terms of real-valued sample data generally, the paper concludes with a brief discussion of the bounds for categorical data when the sample data consists of frequencies (counts).     

基于GARCH模型的金融冲击对企业产出影响研究

利用GARCH模型,计算了来自货币供给、汇率以及股市波动因素的金融冲击,结果表明GARCH模型能够很好地反映金融冲击情况。根据GARCH模型分析结果,利用面板数据模型研究了金融冲击对企业产出的影响,实证研究显示:金融冲击会对企业产出有显著的影响,但单独股市波动的冲击对就业影响不显著;资产负债率高的企业,金融冲击会导致产出更大的下降。     

ARCH类模型在风险价值测度中的应用

将ARCH类模型用于计算风险价值，会在很大程度上提高风险价值测度的精度。通过理论分析和实证分析都表明，利用ARCH类模型计算金融资产的风险价值，可以体现其收益率的分布状态和波动性的影响作用，适应风险价值计算的需要，能够提高风险价值的计算精度。     

连续性抽样估计方法研究综述

根据国外的理论研究及应用的经验,预计连续性抽样估计方法在中国的应用前景非常广阔。因此,将连续性抽样估计方法作为研究对象,对国外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并比较分析各类连续性抽样估计方法,归纳出存在的问题及未来研究的趋势,为后续的研究提供参考,同时为该方法顺利地应用到中国实际调查工作中奠定理论基础,从而进一步推动中国统计调查方法体系的改革与发展。     

Influence on tests with focus on linear models

To assess the influence of single observations on the parameter estimates, case-deletion diagnostics are commonly used in linear regression models; one example is Cook's distance. For nested parametric models we consider a deletion diagnostic for evaluating the influence of a single observation on the likelihood ratio (LR) test. In order to have a common scale as reference, the asymptotic distribution of the diagnostic is derived and the values of the diagnostic are converted to percentiles. We focus on linear models and general linear models, and in these cases explicit results are derived. The performance of the diagnostic is explored in two small bench mark examples from linear regression and in a larger linear mixed model example.     

A note on characterizations based on truncated expectations

Many characterization results of the bivariate exponential distribution and the bivariate geometric distribution have been proved in the literature. Recently Nair and Nair (1988b, Ann. Inst. Statist. Math. 40 (2), 267–271) obtained a characterization result of the Gumbel bivariate exponential distribution and a bivariate geometric distribution based on truncated moments. In this note, we extend the results of Nair and Nair (1988b) to obtain a general result, characterizing these two bivariate distributions based on the truncated expectation of a function h, satisfying some mild conditions.     

基于粗糙理论的高速公路财务评价方法研究

在粗糙理论的背景下,介绍一种高速公路财务评价方法,该方法视高速公路中各评价指标的基础数据或参数为粗糙变量,构建粗糙向量,并提出粗糙模拟技术以及粗糙条件下求解指标期望值、概率和关键值的一般方法和步骤;最后举例说明该方法的可行性和有效性.     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。