空间自回归模型及其估计

一、概述在经济问题研究中,处理的数据分为时间序列数据、截面数据以及截面时间序列数据(paneldata)。应用回归模型研究变量之间的关系时,假设模型满足Gauss_Markov条件,当研究的数据是时间序列时,通常会存在序列相关,针对这类数据的问题可以结合时间序列分析的方法加以处理;如     

基于DEA的潜在国内生产总值估算方法及其在中国的应用

一、引言过去二十多年,中国经济获得了高速增长,GDP年平均增长速度在9%以上,近五年虽受亚洲金融风波影响,年平均增速仍有7 7%,去年达到8%,成为世界上发展最快的国家之一。然而目前的农村问题、就业和贫困人口问题以及东西部差距问题,使中国经济的长期稳定发展面临着巨大挑战,这     

基于多变量动态模型的产出缺口估算

 本文运用多变量动态模型系统下的Beveridge-Nelson分解方法和贝叶斯Gibbs抽样估计,估算了1985年1季度至2008年2季度期间中国的产出缺口,并且与传统的单变量估计方法测算的结果在统计属性和对货币政策调节的预测效果方面进行了比较。实证结果表明,不同产出缺口的统计属性存在差别,并且只有基于多变量系统测算的产出缺口对货币政策具有显著预测效果。这说明多变量模型估计出的产出缺口更全面地考虑了经济产出与其他相关变量的互动效应,含有的信息更为丰富,从而对宏观政策调整具有更重要的参考价值。     

基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究

 针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题,本文引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况,建立了连续性抽样调查下的状态空间模型,利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息,给出了精度更高的估计量,从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。     

Markov机制转换的状态空间模型及其在我国经济周期中的应用研究

 经济周期具有机制转换的特点,而传统的状态空间模型很难解决像具有机制转换特点的此类问题。为此,本文将Markov机制转换模型运用到状态空间模型中,并对我国经济周期进行了分析研究,实证结果表明Markov机制转换的状态空间模型,较好地刻画了我国经济周期的非对称性特征,从中得出一个重要的结论：政府的宏观调控政策会对我国经济产生正向的冲击,宏观调控是有效的。     

预测新产品市场扩散的状态空间方法研究

一、引言自从20世纪60年代新产品市场扩散研究引入技术发展预测以及市场统计学等领域以来,用创新扩散模型准确预测新产品市场扩散的研究就引起了人们广泛的兴趣,西方经济学者在长期的研究中建立了多个新产品市场扩散模型和许多扩散模型的参数估计方法,文献[1]对这些参数估计方法的适用条件和应用范围进行了详细的讨论和评价,并将新产品市场扩散模型的参数估计方法分为两大类:一类是时不变估计程序,包括普通最小二乘法(ＯＬＳ)[2]、最大似然估计法(ＭＬＥ)[3]和非线性最小二乘法(ＮＬＳ)[4]等,另一类是时变估计程序,包括由Ｂｒｅｔｓｃｈｎｅ…     

基于空间模型的小域估计方法

小域估计成为当今抽样调查的热点问题之一,日益受到社会各界的关注。小域估计多采用基于模型的估计方法,其中以线性混合模型最为普遍,这种模型通常假定域随机效应是独立的。但是,在实际各个域之间往往表现出一定的空间相关性,并且这种相关性随着距离的增加而减小,若忽视这种空间效应,估计的精度会大大的降低。本文运用域随机效应为空间相关的空间模型来解决空间数据下的小域估计问题,并用基于这种空间模型的权数的方法得到了目标变量的稳健估计量,很大程度上提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。     

关于经济时间序列分解的状态空间方法研究

一、经济时间序列的季节调整和分解 在经济领域中观察到的时间序列到一般都具有明显的季节变化和增长趋势。设{y_t}是一经济时间序列(以下简称经济序列),通常假定其由三项要素构成:趋势项(T_t),季节项(S_t),不规则项(I_t)。按照具体的组合形式,可分为两类模型: 加法模型 (1)     

分布未知情况下的空间滞后模型检验

 在扰动项分布未知的情况下,直接采用传统的空间模型检验方法是存在问题的。针对传统空间模型检验方法的不足,本文以Lee和Yu（2010）的研究为基础,采用Lee和Liu（2006）提出的最优矩条件,构造分布未知情况下空间滞后模型的稳健检验统计量。这种检验方法仅需参数的一致估计量,便于计算。蒙特卡罗结果表明,在小样本情况下,本文提出的检验有良好的性质,且明显优于Saavedra（2003）提出的检验。     

基于GARCH和半参数法的VAR模型及其在中国股市风险中的应用

This article introduces value at risks model(VAR) based on GARCH and semi-parameter approach, a new recently developed tool for measuring market risks. And we also made a case analysis on Chinese Stock Market Risk using this technique.     

时变参数状态空间模型估计研究

在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型。并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比,结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势。可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时的模拟追踪。     

有序响应变量的贝叶斯模型选择及其在COPD疾病防治中的应用

慢性阻塞性肺病(COPD)是一种发病率、死亡率都非常高的疾病,且COPD的诊断和严重程度分级依赖于肺功能的检查,但是由于肺功能检查仪器价格昂贵,使得这项检查在很多经济欠发达地区尤其是农村基层医院并没有普及。本文基于有序响应变量模型致力于研究一种便于基层和社区使用的可以初步判别COPD病情的模型,以期提高我国基层和社区的COPD 防治水平。利用贝叶斯变量选择方法和数据增强的潜变量策略得到了易于实施的Gibbs后验抽样算法。数值模拟分析进一步说明了本文提出的有序响应变量贝叶斯模型选择方法的有效性,实例分析得到了易于判别COPD严重程度的稀疏模型。     

A Bayesian Approach for Zero-Inflated Count Regression Models by Using the Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo Method and an Application

In this study, estimation of the parameters of the zero-inflated count regression models and computations of posterior model probabilities of the log-linear models defined for each zero-inflated count regression models are investigated from the Bayesian point of view. In addition, determinations of the most suitable log-linear and regression models are investigated. It is known that zero-inflated count regression models cover zero-inflated Poisson, zero-inflated negative binomial, and zero-inflated generalized Poisson regression models. The classical approach has some problematic points but the Bayesian approach does not have similar flaws. This work points out the reasons for using the Bayesian approach. It also lists advantages and disadvantages of the classical and Bayesian approaches. As an application, a zoological data set, including structural and sampling zeros, is used in the presence of extra zeros. In this work, it is observed that fitting a zero-inflated negative binomial regression model creates no problems at all, even though it is known that fitting a zero-inflated negative binomial regression model is the most problematic procedure in the classical approach. Additionally, it is found that the best fitting model is the log-linear model under the negative binomial regression model, which does not include three-way interactions of factors.     

人民币均衡汇率决定机制及其影响因素的作用分析——基于行为均衡汇率估算模型分析技术改进的研究

 本文首先对经典行为均衡汇率模型简要解读。指出其在估算实践中,暗含技术上的严格假定。本文给出放松假定的改进。通过人民币均衡汇率估算的经验分析,对改进工作进行检验。为人民币均衡汇率估算研究搭建一个深入分析的技术平台。经验分析的主要结论是,人民币实际汇率短期存在低估,但与长期均衡汇率比较,其实际汇率一直存在高估的情况。鉴于均衡汇率水平的决定机制复杂,人民币汇率水平升值调整必须慎之又慎。