时间数列分析中的加法模型与乘法模型

文章通过实例说明了时间数列分析中加法模型的应用,纠正了一些统计学教材上常见的错误认识和模型的错误使用,对统计教材中统计方法的系统化起到了一定的作用。     

加法可分性贫困指数的比较研究

 本文以Watts指数、FGT指数、CHU指数和笔者提出的R指数为对象,考察了这四个加法可分性贫困指数的形式和特性,并采用“中国综合社会调查”(CGSS)的数据,比较了四个指数的测量表现。结果显示,相对于其他三个同类指数,R指数的公式法和模型法的计算结果近似度高,且受数据分组形式的影响也小,是一种可取的具有分组稳健性优势的贫困量度。     

混合效应模型在新建住宅房价指数中的应用

我国目前新建住宅房价指数编制方法仍采用第一代或第二代方法,与真实房价情况严重脱节.现今房价指数编制第三代方法逐渐成为国际上的主要方法,但这一方法并非完全适合国内情况.文章采取第三代方法“同质可比”的思想,考虑我国实际房产交易情况,研究虚拟重复交易虚拟数据产生方法,并建立单一新建住房交易和虚拟重复住房交易两种交易数据的模型,找到一种新的、具有更高计算精确度和有效性的房价指数编制模型——自回归混合效应模型.     

六种统计指数体系的对比分析

统计指数分析法是社会经济统计学的重要分析方法。但是指数体系分析中可能出现的绝对数分析和相对数分析之间的矛盾一直未能从理论上真正得到解决,由此造成了统计指数理论研究处于长期停滞不前的局面。在同样的数据条件下对比了中国学术界统计指数体系研究中前后提出的5种指数体系,认为最为科学合理的是第六套指数体系——建立在马埃指数基础之上的均值加权指数体系,该体系没有明显的绝对数分析和相对数分析间的矛盾。     

广义加法模糊DEA-BCC效率评价模型及应用

文章针对DEA模型无法解决决策单元投入产出指标中含有负值、模糊值的问题,引入模糊逻辑理论,改进经典加法DEA-BCC模型,构建广义加法模糊DEA-BCC效率评价模型.该模型按照模糊规则计算目标函数、重建数据前沿面的构造方法以扩大数据前沿面边界,这使其可以处理投入产出指标中的负值与模糊值.最后用京津冀都市圈13个城市公共文化服务效率评价的案例,验证该模型的科学性与有效性.     

平均指标指数体系在企业经济分析中的应用

在企业的生产经营活动中经常需要分析两个时期同一现象平均水平的变动,例如:分析平均工资的变动、分析劳动生产率的变动等等。由于某一现象的总平均水平的高低,既与总体单位标志值大小有关,也与总体结构状况有关,利用平均指标指数体系对这种情况进行分析非常实用、直观,因而在企业的经济活动分析中有着广泛的应用。一、用平均指标指数体系对山西铝厂煤气分厂平均工资变动情况进行分析这里以1998年为基期,以2001年为报告期来分析山西铝厂煤气分厂平均工资变动的主要因素,并指出每种因素影响的程度和绝对值。山西铝厂煤气分厂工资的变化不仅受…     

统计指数体系内在矛盾的破解

统计指数分析法是社会经济统计学的一种重要分析方法。但是,指数体系分析中可能出现的绝对数分析和相对数分析之间的矛盾问题,一直未能从理论上真正得到解决。本文从指数体系分析中矛盾现象的剖析入手,在回顾西方指数的偏误和检验理论的基础上,通过对相对数和绝对数关系的数学分析,得出了指数权偏误是指数体系矛盾现象的根源以及马埃指数近似地满足因子互换测验等重要结论。由此构建了基于马埃指数的"均值加权指数体系",并通过理论证明和实证分析,论证了"均值加权指数体系"的科学性。     

关于设计第四套指数体系的构想

文章对统计学中现有的三套指数体系的缺陷作了深入研究 ,并针对这些缺陷 ,设计了第四套指数体系——共变影响增长指数体系 ,它能有效地克服原有三套指数体系分别存在的“虚增”和“实减”、各因素引起的价值增长百分比之和不等于总的价值增长百分比、“共变影响”绝对数与相对数不一致的缺陷     

运用指数平滑法建立指数曲线趋势模型之探讨

文章应用指数平滑原理,以不同的平滑方式建立起指数曲线趋势模型,并与其它时间序列预测 法相比较,分析其优点。     

关于“中点法”综合指数体系之我见

文章论证“中点法”综合指数体系不能严格成立，并指出其成立条件。     

基于因子模型的快速灾情统计指标体系研究

 鉴于我国尚无完整的灾害损失统计制度和地震快速灾情统计指标体系,四川汶川8.0级地震对我国灾害损失统计制度方法提出了新的挑战。本文从完善统计制度和方法的角度出发,基于因子分析模型,通过模型的不断改进,试图对众多灾损指标进行多步降维处理,在尽量保持信息量丢失最少的前提下,反复比较多个模型间的有效性和一致性,筛选出稳定的、有效的重要灾损指标,构建了中国地震快速灾情统计指标体系。并以四川省138个受灾县(市、区)的数据对所建地震灾情快速反应统计指标体系进行了实证分析。结果表明：所建中国地震灾情快速反应指标体系具有简便易行、代表性强、时效性高的优势特征,与中国地震局公布的地震烈度图保持了一致性。     

Additive Mixed Effect Model for Clustered Doubly Censored Data

Cai and Zeng (2011 Cai, J. and Zeng, D. 2011. Additive mixed effect model for clustered failure time data. Biometrics, 67(4): 1340–1351. [Crossref], [PubMed] , [Google Scholar]) proposed an additive mixed effect model to analyze clustered right-censored data. In this article, we demonstrate that the approach of Cai and Zeng (2011 Cai, J. and Zeng, D. 2011. Additive mixed effect model for clustered failure time data. Biometrics, 67(4): 1340–1351. [Crossref], [PubMed] , [Google Scholar]) can be extended to clustered doubly censored data. Furthermore, when both left- and right-censoring variables are always observed, we propose alternative estimators using the approach of Cai and Cheng (2004 Cai, T. and Cheng, S. C. 2004. Semiparametric regression analysis for doubly censored data. Biometrika, 91: 277–290. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). A simulation study is conducted to investigate the performance of the proposed estimators.     

A Corrected Pseudo-score Approach for Additive Hazards Model with Longitudinal Covariates Measured with Error

In medical studies, it is often of interest to characterize the relationship between a time-to-event and covariates, not only time-independent but also time-dependent. Time-dependent covariates are generally measured intermittently and with error. Recent interests focus on the proportional hazards framework, with longitudinal data jointly modeled through a mixed effects model. However, approaches under this framework depend on the normality assumption of the error, and might encounter intractable numerical difficulties in practice. This motivates us to consider an alternative framework, that is, the additive hazards model, about which little research has been done when time-dependent covariates are measured with error. We propose a simple corrected pseudo-score approach for the regression parameters with no assumptions on the distribution of the random effects and the error beyond those for the variance structure of the latter. The estimator has an explicit form and is shown to be consistent and asymptotically normal. We illustrate the method via simulations and by application to data from an HIV clinical trial.     

适用于楼宇住房的重复售出价格指数模型研究

与欧美国家不同,我国的住房以楼宇住房为主。对于同一栋楼宇,不同楼层的同一户型,除楼层差别外,其他居住品质基本相同。因此,本文提出了“类重复”交易规则,用于把同一楼盘的不同时期销售的住房转化成可以直接对比的同质性产品的“重复交易”,从而将国外较为主流的重复售出模型应用到我国新建住房价格指数构建中。本文分析了楼宇住房建筑和定价特征,发掘了楼宇住宅“同质性”样本的“类重复”规则,设置了消除直接对比偏差的“配对规则”,以及编制指数需要的基期价格计算和特殊事件处理规则。利用脱敏后的新建住房合同交易数据,本文的实证模拟验证了类重复规则的可行性,并讨论了指数偏差和使用原则。     

A Marginal Additive Rates Model for Recurrent Event Data with a Terminal Event

Recurrent events data with a terminal event often arise in many longitudinal studies. Most of existing models assume multiplicative covariate effects and model the conditional recurrent event rate given survival. In this article, we propose a marginal additive rates model for recurrent events with a terminal event, and develop two procedures for estimating the model parameters. The asymptotic properties of the resulting estimators are established. In addition, some numerical procedures are presented for model checking. The finite-sample behavior of the proposed methods is examined through simulation studies, and an application to a bladder cancer study is also illustrated.     

基于混频数据的实体经济与金融市场时变溢出效应研究

本文基于混频VAR模型分析了中国实体经济与股票市场、债券市场之间的时变溢出效应。结果显示,实体经济与股票市场、债券市场之间收益率与波动率的溢出效应呈现显著的时变特征,溢出效应在金融危机期间呈现快速上升趋势,而后呈现下降态势,且易受到极端事件的影响;在大部分考察时期内存在股票市场向实体经济的波动率溢出效应,而债券市场相对于实体经济则从考察初期波动率溢出效应的净输入方转化为中后期的波动率溢出效应的净输出方。进一步分析收益率与波动率总溢出指数的影响因素,结果发现,极端事件、宏观经济代理变量和期限利差对于溢出效应具有正向影响,泰德利差对波动率总溢出指数具有负向影响,而投资者情绪指数对收益率总溢出指数具有负向影响。     

大数据指数是否可以替代统计调查指数

2014年7月,澳盛银行首次将阿里巴巴系列指数纳入通胀观察标的,标志着大数据指数已经开始对传统的统计调查指数提出质疑和挑战。本文基于阿里巴巴aSPI指数和官方公布的CPI指数的比较研究,首次提出了aSPI指数显著优于CPI指数的一些基本特征;同时,通过实证分析对比了两种指数的同步性特征和分解性特征,即首先运用协整检验方法确定二者的同步性;其次通过EMD模型对二者进行序列分解,得出各自的波动成分和增长趋势;最后,在EMD对aSPI指数分解的基础上,通过Lasso回归估计了CPI指数。研究表明,随着对大数据研究的广泛性、科学性以及方法论和软件工具的进步,大数据指数对传统统计调查的佐证、补充乃至融合将会成为一种新趋势,通过实证、应用与发展,逐步产生新的CPI编制方法和分析体系,将是大数据指数理论和实践的根本出路。     

Regression Analysis of Left-truncated and Case I Interval-censored Data with the Additive Hazards Model

In recent years the analysis of interval-censored failure time data has attracted a great deal of attention and such data arise in many fields including demographical studies, economic and financial studies, epidemiological studies, social sciences, and tumorigenicity experiments. This is especially the case in medical studies such as clinical trials. In this article, we discuss regression analysis of one type of such data, Case I interval-censored data, in the presence of left-truncation. For the problem, the additive hazards model is employed and the maximum likelihood method is applied for estimations of unknown parameters. In particular, we adopt the sieve estimation approach that approximates the baseline cumulative hazard function by linear functions. The resulting estimates of regression parameters are shown to be consistent and efficient and have an asymptotic normal distribution. An illustrative example is provided.     

Additive Regression Model for Continuous Time Processes

In the setting of additive regression model for continuous time process, we establish the optimal uniform convergence rates and optimal asymptotic quadratic error of additive regression. To build our estimate, we use the marginal integration method.