基于半参数Hedonic模型的新楼盘房价研究

本文基于杭州市场2009年10月-2011年3月新开楼盘价格数据,并选取了建筑特征、邻里特征、区位特征下的21个属性特征变量,首先建立了半对数Hedonic房价模型,再运用楼盘离市中心距离这一非线性特征变量构建半参数Hedonic房价模型,最后基于5个信息量进行模型评价。分析结果表明,半参数Hedonic模型较半对数线性Hedonic模型更优,上城区、西湖区和下沙区对杭州新开楼盘房价的影响最为明显,物业费、户型面积影响也极为显著,而且这些属性特征均是正向影响楼盘房价。     

全要素生产率测算的半参数估计方法及其应用

构造了全要素生产率增长率测算的半参数增长速度方程,该方程具有以下性质：并不事先假定全要素生产率增长率与时间的表达式,通过估计获得这种结构关系;使用增长率相对指标,避免计量单位的影响。中国1979-2006年的实证结果表明：资本和劳动力的产出弹性分别为0.525和0.585,规模报酬递增;资本、劳动力和全要素生产率的平均贡献率分别为46％、12％和42％。     

中国教育收益率统计估计与分析 ——基于参数和半参数估计方法的比较

 本文分别运用参数和半参数估计方法,就如何更准确有效测度中国教育收益率作深入探讨。利用CHNS数据对我国1989年至2006年的教育收益率进行估计,并采用Hausman检验法对两种估计方法结果进行检验。结果表明,从估计效率看,前者比后者的效率更高;但从估计效果看,后者才是一致性估计。而且我们发现虽然教育收益率整体呈逐渐增加趋势,但与实物资本收益率相比仍偏低。中国的教育和劳动力市场亟需加大投资和改革力度。     

Hedonic方法在建立价格指数中的应用

价格指数建立的一个基本原则就是样本的“同质性”,但由于技术进步的加快和产品异质性的存在,这个原则很难得到满足,建立价格指数时样本的质量调整问题越来越突出。本文针对这个问题,向读者介绍了目前在国外非常流行的Hedonic回归法,并比较了它与目前常用的质量调整方法———样本配对法的异同。     

浅析Hedonic方法在建立价格指数中的应用

价格指数建立的一个基本原则就是样本的"同质性",但由于技术进步的加快和产品异质性的存在,这个原则很难得到满足,建立价格指数时样本的质量调整问题越来越突出。针对这个问题,文章介绍了目前在国外非常流行的Hedonic回归法,回顾了其在美国和欧盟国家实际应用的历史,比较了它与目前常用的质量调整方法———样本配对法的异同及存在的优缺点,并提供了一个Hedonic方法在构建房地产价格指数上的应用实例。     

半参数Beta回归模型在数据挖掘中的应用

回归分析是数据挖掘中重要的方法之一。文章研究了基于半参数Beta回归模型结合惩罚样条估计的数据挖掘方法。当数据中因变量的数据取值为(0,1)区间(或某个区间)时,利用半参数Beta回归模型进行数据挖掘,不仅具有很好的解释效果,而且能挖掘出隐含在数据内部的有用信息。实验结果验证了研究方法的有效性。     

纵向数据下半参数Logistic模型的变量选择

文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析.从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果.     

半参数回归模型在商品房价格指数中的应用研究

一、前言商品房价格的高低极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量 ,所以对商品房价格指数的研究是宏观经济管理及决策理论的重要内容。商品房价格指数通常是通过分析一组商品房特性及其销售价格样本数据来获得的。在建立价格指数时 ,有两点需要特别考虑 :( 1 )是否能有效地控制不同商品房间的特性差异 ;( 2 )价格随时间的变化是否有足够高的灵活性。为了能提供精度较高的价格指数 ,所获样本必须能在房屋特性方面提供足够多的信息。在一般的房地产价格指数参数模型中 ,在消除位置、建筑面积、房龄等特性差异后 ,拟合优度R2 …     

抽样调查中数据信号的半参数估计

文章提供了一个用来对抽样调查中的数据信号进行再处理的方法,该方法是滤波技术、信号提取技术以及半参数回归估计技术的一种综合。并对参数估计的结果进行了方差分析,数值模拟分析结果表明该方法是有效的。     

结构方程模型的特点及应用

结构方程模型(SEM)是一种验证性多元统计分析技术,在心理学、社会学和管理学等领域的应用日益广泛.本文在阐述结构方程模型基本原理的基础上,把结构方程模型与几种多元统计方法进行比较,以突出结构方程模型的特点和优势,并简单地介绍了结构方程模型的一些应用.     

非参数统计方法在市场研究中的应用

研究目标市场是企业生存发展的重要前提,而统计方法是市场研究的重要工具。本文从实证角度,介绍了Friedman方法在市场研究中的应用,并与ANOVA分析进行对比,从而对X公司在中国市场上的价格策略进行了评析,并结合公司长期发展计划,提出了今后的价格策略建议。     

半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失.在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值.该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图.实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性.     

半参数潜变量回归及其在顾客满意度研究中的应用

顾客满意度的研究最早始于20世纪80年代初的美国和日本,顾客满意度是顾客对企业的产品或服务所预期的价值与所感知的价值之间的对比,也就是企业所提供的产品或服务与顾客期望或要求相吻合的程度。顾客满意度是顾客感觉状态的一种水平,是期望获得的价值与感知到的价值之间的差距。这里“顾客满意度、价值感知、顾客期望”等变量是无法直接进行测量和分析的,     

语言混合加权平均距离测度及其在决策中的应用

对语言加权距离测度进行了进一步研究,提出一种既考虑变量权重又考虑序权重的语言混合加权平均距离测度,分析了该距离测度的优良性质。据此针对属性权重为实数,属性取值为语言术语的多属性决策问题,提出一种基于语言距离的多属性决策方法,最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性。     

多类型复发事件数据下一类半参数转移模型

复发事件数据频繁的出现在纵向研究中,基于生物医学中的多类型复发事件数据,提出了一类半参数转移模型,该模型包含了一些重要的半参数模型。同时,模型允许协变量具有加性和乘性的影响,且加性影响随时间而变化。利用广义估计方程的思想,对模型中未知参数和非参数函数进行了估计,并且证明了估计的相合性和渐近正态性。     

结构方程建模在管理学研究中的应用

文章通过分析近几年发表的133篇相关学术论文发现,我国学者已掌握了结构方程建模技术,对建模细节的说明也越来越规范,但在模型识别、等价模型等方面还存在一些问题。通过对结构方程使用规范和应用现状的分析与讨论,使学者能更规范的运用结构方程建模技术,并使其能在管理学研究领域发挥更大的作用。     

基于半参数估计的能源消费与经济增长关系研究

能源消费与经济增长的内在关系对国家能源政策的制定有着重要的影响,然而大量的研究得出的结论并未趋于一致。鉴此,使用半参数回归法,在不预先设定二者服从何种函数关系的情况下,对中国1998——2008年30个省份的能源消费与经济增长关系进行研究。结果显示:中国不同地区的能源消费与经济增长的内在依存关系呈现出不同的特征。从全国范围看,能源消费与经济增长之间呈现出扁平S型的非线性关系,该非线性关系总体呈现上升趋势;东部地区能源消费与经济增长之间呈现出logistic型非线性关系,西部地区呈现宽U型非线性关系。     

第三类Tobit模型的半参数估计方法

本文给出第三类Tobit模型的一种新的半参数估计方法。在独立性假设下,利用主方程和选择方程中可观察受限因变量的条件生存函数所满足的关系式,构造第三类Tobit模型参数的一步联立估计量。在已知选择方程中参数一致性估计量的条件下,这种方法也可用于构造主方程模型参数 的两步估计量。本文证明了所提出的一步联立估计量和两步估计量的一致性和渐近正态性。实验模拟表明,我们提出的估计量在有限样本下具有良好表现,且一步联立估计量的有限样本表现优于或接近于Chen（1997）的估计量。     

含缺失数据的半参数模型的稳健估计

文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。     

结构方程模型在课程评价中的应用

基于结构方程的顾客满意度测评模型可以了解学生对于课程的满意度评价以及相关因素对于满意度的影响程度,帮助教师确定进一步的教学改进方案.文章以<金融工程学>课程为例,将影响课程满意度的驱动因素划分为感知的课堂效果、感知的课程质量、预期的教学效果和感知的学习收获四个潜在变量,建立了上述四个潜在变量与满意度之间的结构方程模型,并提出了教学改进措施.