随机效应半参数logit模型的惩罚似然估计研究

 在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析。随后本文提出了模型非参数和参数部分的估计方法。这里涉及的难点是随机效应的存在导致似然函数中的积分没有解析式,而非参数的存在更加大了估计难度。本文基于惩罚样条非参数估计方法和四阶Laplace近似方法建立了惩罚对数似然函数,其最大化采用了Newton_Raphson近似方法。文章还建立了惩罚样条中重要光滑参数的选取准则。模型在收入差距和健康实例中的估计结果表明数据支持收入差距弱假说,且非参数估计结果表明其具有U型形式,与实例估计结果的比较指出本文提出的估计方法是较准确的。     

平滑转换自回归模型的单位根检验问题研究

 内容提要：针对非线性模型的单位根检验中存在的问题,本文认为非线性模型的单位根检验不应该在AR模型中进行,而应该在非线性模型中进行。以LSTAR(1)模型为例,本文给出了在其中进行单位根检验的统计量及其临界值。用蒙特卡洛试验证实,本文提出的单位根检验统计量的功效明显高于DF单位根检验,只有当非平稳特征十分明显时,DF检验才能检测出其中的单位根,因此,在非线性模型中进行单位根检验是必要的。     

因子多元ARCH模型的因子选择及其应用

一、引言Ｋｒａｆｔ和Ｅｎｇｅｌ(1982 )在一元ＡＲＣＨ模型的基础上提出了多元ＡＲＣＨ模型 ,多元ＧＡＲＣＨ模型也伴随着一元ＧＡＲＣＨ模型的提出而出现。但多元ＡＲＣＨ或ＧＡＲＣＨ模型并没有同一元ＡＲＣＨ或ＧＡＲＣＨ模型一样在实际研究中 ,尤其是经济金融领域被广泛应用。其主要原因在于多元ＡＲＣＨ或ＧＡＲＣＨ模型中待估的未知参数过多。一方面 ,我们无法给出合理的如此多的未知参数的初值 ,以求的得它们的数值解 ;另一方面 ,即使得到了这么多的未知参数的估计值 ,也不可能全面考虑所有的拟合参数为投资决策提供理论依据。因此 …     

中国出口贸易活动中的能源消耗问题研究

 内容提要：本文首先利用投入产出模型,测算了2002年和2007年我国出口贸易活动能源消耗量;然后,实证分析了我国出口商品结构存在的问题及其原因。本文的研究表明：“入世”后,我国出口贸易活动能源消耗呈现迅速增长态势;高能耗产品的出口贸易额在我国出口中所占的比重较大,我国目前的出口贸易结构不利于国内节能目标的实现。研究还表明,我国以煤作为生产与发电主要能源的成本相对较低,使得我国的能源密集型产品具有一定的国际竞争优势。     

模型平均方法及其在预测中的应用

 内容提要：模型平均方法是当代统计学和计量经济学界研究的国际前沿问题,在经济、金融、生物、医学等领域有着广泛的应用前景。本文着重介绍几种常用的和最新的模型平均方法,并把它们应用于我国的粮食产量预测,取得了比较好的预测效果,表明模型平均方法为准确的预测分析提供了有力的工具,将对规避管理中可能出现的风险和偏差提供重要的技术支持。     

基于定基指数的经济社会协调发展评价方法探讨

 内容提要：经济社会协调发展是我国构建和谐社会的内在要求。本文针对现有研究成果中统计评价方法测度标准有所不同甚至差异较大的不足,尝试编制定基发展指数比较分析不同领域的发展程度。研究结果显示,城市经济发展步伐快于社会发展步伐,促进经济社会协调发展,需要大力改善医疗、交通、住房等条件,并努力增加城乡居民收入。     

一类扩展的投入产出模型

 内容提要：基于居民部门封闭的投入产出模型进行扩展,并将政府部门从最终需求列中转移出来,纳入到生产部门,列入投入产出表的第Ⅰ象限,政府部门所在的行是以货币形式表现的各部门（包括居民部门）的税收支付,政府部门所在的列是政府对各个部门的各种消费品和劳务的消费额,得到了扩展的局部闭投入产出模型,并在此模型的基础上得到了各种乘数。进一步将投资考虑进去得到动态投入产出扩展模型,使得国民经济各个生产部门、居民部门、政府部门成为一个完整的投入产出平衡体。     

投入产出模型求解条件的进一步研究

投入产出模型求解条件的进一步研究赵秀恒ＡＢＳＴＲＡＣＴＵｎｄｅｒＳｏｌｏｗ＇ｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎ,ｔｈｅｖａｌｕｅｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｅｑｕａｔｉｏｎｓｄｏｎｏｔｄｅｆｉｎｉｔｅｌｙａｃｑｕｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｗｉｔｈｅｃ...     

国债回购率的定价模型研究

一、引言国债回购是金融衍生市场中一种最常用、最普通的交易品种 ,国债回购交易的不断发展是推动整个国债市场顺利运行的重要手段。同时也是整个资本市场的重要组成部分。国债回购是远期合约交易的方式之一。所谓国债回购交易是指某一投资者在卖出债券的同时 ,约定于某一特定日期再以预先约定的价格将债券购回的合约交易。如果投资者Ａ从投资者Ｂ那里购得一个回购 ,则称投资者Ｂ成交一个“反回购”。在西方国家里 ,利用国债回购市场进行“回购”和“反回购”交易最多的是国债一级自营商、大的商业银行、投资银行、基金管理机构和中央银行 ,…     

敏感性问题的问卷调查模型研究——“随机变量和”模型

敏感性问题的问卷调查模型研究——“随机变量和”模型孔圣元ＡＢＳＴＲＡＣＴＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆ“ｓｕｍｏｆｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅｓ”ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｈａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｅｗｉｄｅａ（“ｓｕｍｏ...     

基于分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

 在文献中,分析杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,本文应用分位点回归模型及其变点检测模型分析了“已实现”波动率条件下的CVaR,并尝试从CVaR的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了“已实现”波动率条件下的CVaR估计,并对中国股市的杠杆效应进行了分析。     

安徽省金融发展与经济增长：基于VAR和VEC模型的实证

安徽通过改革开放以来三十一年的发展,金融发展在一定程度上促进了经济的增长,相关实证分析显示：金融规模的扩张和股票市场的发展不同程度地促进了经济的增长,虽然股票市场的发展滞后到第七期对经济增长的贡献才超过了金融规模的扩张对经济增长的贡献,但其贡献度一直在增长,这表明,虽然金融规模的扩张对经济增长的贡献仍然较大,但是成立只有十几年的股票市场的发展对经济增长的贡献具有很大的潜力;而金融发展的效率对经济增长的贡献有限,且有些时期对经济增长呈负作用;保险市场的发展并没有表现出对经济增长的显著促进作用。基于实证分析的结果,为了安徽的金融发展更快更全面地促进经济增长,安徽股票市场的发展应摆在比传统金融中介发展更优先的位置,应继续加大企业从股票市场的融资力度,同时应大力发展多元化金融体系来提高金融发展效率,加快保险机构改革并提高保险业经营水平。     

我国35个大中城市房价-持久收入比研究

房价收入比是反映居民购房可支付能力的重要指标。为了更真实准确反映我国居民长期承受的购房负担,本文基于持久收入假说,利用我国35个大中城市数据,建立状态空间模型,估计出持久收入意义下的房价收入比,通过情景分析确定其合理上限,并分析主要特征。研究表明：①我国房价-持久收入比的合理上限为7.6,2002-2013年35个大中城市的房价-持久收入比均值是9.2,其中28个城市已超过该上限,比值最高的北京已达到14.9;②城市越发达,则房价-持久收入比越高,居民需要承受的购房压力越大,且在时间趋势上,一线与二三线城市间的差距呈现扩大趋势;③在地理分布上,我国东部、中部、东北地区、西部大中城市的房价-持久收入比呈现从高到低的排列顺序;④相比于传统方法中根据可支配收入测算的房价收入比,房价-持久收入比与其约有10%的差异。当前我国政府应采取有效措施继续限制房价,减轻居民购房负担。     

西部农村居民收入流动性结构研究

改革开放以来,中国西部农村收入差距日益扩大。本文基于1989-2011年CHNS提供的西部省区调查数据,研究西部农村居民收入流动性的结构特征和影响因素。运用收入转换矩阵及结构指标分析不同收入阶层的动态演进轨迹,结果表明贫富阶层僵化现象严重,中间阶层趋于脆弱化。用多分类逻辑模型揭示收入结构、支出结构和职业特征对收入流动性的影响显著。从制度和体制上改善西部农村收入流动性结构确实已刻不容缓。     

国外跨境电子商务税收冲击的经济效应：基于TSO-DSGE模型的研究

基于跨境电子商务的特点,本文构建了一个包含异质性贸易品生产商的三部门开放经济动态随机一般均衡模型,并在模型中引入了跨境电子商务出口贸易中介部门,定量分析了国外跨境电子商务税收冲击的经济效应。结果发现：①国外跨境电子商务税收冲击对我国产出的影响较为显著,抑制强度达71.3%,持续时间大致为10季;②对于厂商而言,税收冲击会提高产品价格,抑制国外居民消费,引发国内产出下降;为追求利润最大化,国内资本和劳动会转向传统贸易品和非贸易品;③提高跨境电子商务在出口贸易中的占比虽会导致收敛周期变长,但能更有效应对税收冲击;④跨境电子商务产品替代弹性越小,税收冲击的负面影响越小;且减少替代弹性能使税收冲击响应强度按64.22%的速度衰减,同时使产出波动周期平均缩短4.75季。据此,提出培育品牌卖家、增强消费者的品牌认同感,细化目标消费者、提高消费价格粘性,出台临时性出口补贴应对机制、落实解决出口退税难等对策。     

Phase II monitoring of binary profiles in the presence of within-profile autocorrelation based on Markov Model

This paper introduces a Markov model in Phase II profile monitoring with autocorrelated binary response variable. In the proposed approach, a logistic regression model is extended to describe the within-profile autocorrelation. The likelihood function is constructed and then a particle swarm optimization algorithm (PSO) is tuned and utilized to estimate the model parameters. Furthermore, two control charts are extended in which the covariance matrix is derived based on the Fisher information matrix. Simulation studies are conducted to evaluate the detecting capability of the proposed control charts. A numerical example is also given to illustrate the application of the proposed method.     

A methodology for quantifying the effect of missing data on decision quality in classification problems

Decision making is often supported by decision models. This study suggests that the negative impact of poor data quality (DQ) on decision making is often mediated by biased model estimation. To highlight this perspective, we develop an analytical framework that links three quality levels – data, model, and decision. The general framework is first developed at a high-level, and then extended further toward understanding the effect of incomplete datasets on Linear Discriminant Analysis (LDA) classifiers. The interplay between the three quality levels is evaluated analytically – initially for a one-dimensional case, and then for multiple dimensions. The impact is then further analyzed through several simulative experiments with artificial and real-world datasets. The experiment results support the analytical development and reveal nearly-exponential decline in the decision error as the completeness level increases. To conclude, we discuss the framework and the empirical findings, elaborate on the implications of our model on the data quality management, and the use of data for decision-models estimation.     

A Summary of Some Research on PC and Bayesian PC Criterion in China

In the past two decades, Pitman closeness (PC) criterion has been studied intensively in China. But many of research works were written in Chinese, which cannot be accessed by researchers from other countries. In this paper, we briefly summarize part of main results on the PC criterion in linear model in China. First, we present the basic model and some definitions. Then, we introduce the PC superiority for covariance adjustment estimate, and a class of biased estimates such as a kind of linear estimate, James–Stein estimate and the principal components estimate. Third, we introduce Bayesian PC superiorities for several different linear models such as ordinary univariate regression model, multivariate linear model and analysis of variance model. Finally, some results of robustness under Bayesian PC criterion are shown.     

基于结构方程模型的农民工可雇佣性的决定因素研究——基于中部六省的调查

农民工是中国人力资源的重要组成部分。从智能、技能、体能和心能四个维度构建农民工可雇佣性模型,根据调查问卷收集数据,运用结构方程验证了农民工可雇佣性模型的合理性,研究了农民工可雇佣性及其各维度间的关系。结果表明,各维度对农民工可雇佣性影响程度依次为:技能、心能、智能和体能。农民工因年龄、文化程度不同,在可雇佣能力、技能、心能和智能方面存在显著性差异,但是在体能上没有显著差异。