中国人口预测的自回归分布滞后模型研究

本研究以自回归分布滞后模型为基础,以人口年增长量作为被解释变量,人口年增长量的滞后值、人口年出生率和人口年死亡率的滞后值作为解释变量,分别设计了两类4个模型,并以1952-2002年人口序列数据为基础,采用一般回归法、后退法和逐步回归法三种方法对所设计的模型进行估计,得到可作为人口预测的168个模型.然后,从中筛选出较优的包含人口年增长量滞后值的中国人口自回归分布滞后预测模型和不包含人口年增长量滞后值的中国人口预测模型.     

非参数回归估计与人工神经网络方法的预测效果比较

文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用.讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数.最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较.     

基于模糊线性回归的电子商务交易额预测

由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果.     

不等概率分层抽样条件下Probit模型的参数估计

线性回归分析作为一种传统的统计分析方法,现已得到广泛的应用和完善.但受其对应变量连续性要求的影响,当应变量为分类变量(常见的是二分类变量,即y取0,1两个值)时,线性回归模型不再适用.人们通常采用Probit模型或Lotist模型对二分类因变量进行回归分析,与线性回归不同,Probit回归是一种非线性回归模型,因而在参数估计时,通常采用极大似然估计,并且在随机样本条件下,Probit模型的极大似然估计具有一致性,渐进有效性和渐进正态性.     

试论模糊回归与统计回归

统计回归的研究具有悠久的历史,在理论方面取得了丰硕的成果,在社会科学和自然科学等许多领域得到了广泛应用;模糊回归的研究时间较短,但在许多领域具有良好的应用前景.文章从模型假设和估计方法两个方面,将统计回归与模糊回归进行比较,分析了二者的不同之处,同时指出,模糊回归的研究可以借鉴统计回归的相关思想.     

1979～2007年中国的菲利普斯曲线与通货膨胀模型的估计

文章利用中国1979～2007年的数据用两种方法估计了中国的产出缺口,通过实证方法来分析通胀与产出缺口之间的关系,估计的结果很相似,并且显示出与通胀变动的联动性.然而,标准菲利普斯曲线模型并不能很好地与数据拟合.因此,我们假设存在一个不可观测的变量,其遵循二阶自回归过程,在此基础上重新估计了菲利普斯曲线模型.结果现实较好地解释中国的菲利普斯曲线的特征.     

Logistic回归模型的两参数估计

Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法.为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究.     

多主题抽样调查中改进估计方法的研究

多主题抽样调查在实际统计工作中非常普遍,即一项调查同时涉及两个或多个目标变量(指标),对总体的推算也需要同时对这两个或多个指标进行估计.通常同一调查中的多个目标变量之间会具有相关性,利用这一信息可以提高对所关注调查指标的估计精度.本文利用多重多元线性模型的方法研究这一问题,讨论了最佳线性模型无偏估计和一般回归估计,可以看到借助调查指标之间的相关性,较之常用的单个响应变量的多元线性回归模型方法,得到的最佳线性模型无偏估计和一般回归估计都可以有效地提高对总体总量的估计精度,本文的数值模拟和实例分析也验证了这一结论.     

沪深300股指期货风险规避策略

文章首先利用最小二乘回归模型、VAR模型、VECM模型和GARCH模型对最优套期保值比率进行了估计,再用沪深300股指期货模拟交易的数据基于风险收益的方法进行了套期保值有效性的比较和验证.结论表明:用传统的最小二乘回归模型估计的套期保值比率效果最好.     

基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究

文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行了波动率和变化率的拟合估计.根据所拟合的模型,发现在8月份拟合的自回归平均移动-条件异方差模型下的国际贸易进口差分数据更接近实际的国际贸易差分数据,并且国际贸易进口增长率差分对出口增长率差分的波动率具有正向的作用.中国国际贸易进口具有滞后的时间效应,并且中国国际贸易进口差分波动率对出口差分有正向的溢出效应.     

长记忆过程的参数估计及其在金融市场中的应用

文章提出了一种关于长记忆过程的记忆参数的估计方法.运用谱密度的一致估计量来估计自回归滑动平均过程的记忆参数,通过合适窗函数的选择可使得该平滑谱估计的方差变小,比传统的GPH估计更有效.最后,采用实际数据对上述方法进行说明.     

中国宏观经济与股市动态关系研究:1998-2007

文章采用贝叶斯向量自回归计量经济模型,检验了1998年1月-2007年12月的上证A股指数月度收益与6个主要宏观经济变量之间的相关关系.结果显示股指收益与工业增加值正相关,与CPI以及长期利率负相关.但与货币供应量、出口额、投资等变量相关性不明显.根据估计得到的贝叶斯向量自回归模型进行预测,进一步显示了CPI对股市的影响关系.     

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.     

ρ-混合序列加权和的完全收敛性及其在回归模型中的应用

文章利用Rosenthal's最大值不等式,获得了混合序列加权和的完全收敛性:并将此结果应用于线性回归模型参数的最小二乘估计及非参数回归模型的权函数估计.     

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性.当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现.最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素.     

基础设施投资效率的空间溢出与门限效应研究

利用数据包络分析（DEA）估计了中国31个省份1999—2006年基础设施投资的相对效率,并以此代表各地区基础设施投资的成效,进而分析其对经济增长的贡献是否存在空间溢出和门限效应。采用普通面板回归、空间面板回归和门限面板回归这三种基于面板数据的回归模型进行实证分析后发现：基础设施投资效率对本地区和相邻地区的经济增长均有显著促进作用,并且随着经济规模的扩大,基础设施投资效率对经济增长的促进作用也有所提高,即证实了空间溢出和门限效应的存在。     

基于局部多项式回归方法的抽样估计

在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅助变量与研究变量不满足经典线性回归模型假设时,可建立非参数回归模型,运用局部多项式回归估计的方法进行估计;最后,引入了一个实际例子,并对估计结果进行了比较。     

高维参数多项Logistic模型的估计方法

高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计.     

再议普通最小二乘法下回归系数的性质

文章从个体的角度探讨最小二乘法下的估计系数的形成过程,得出一元回归中的回归系数是各个数据点上的回归系数以Epanechnikov核函数进行加权形式的。并在此基础上,推广到多元线性回归,多元线性回归的估计系数本质上为一种参数结构,它是以自变量的协方差矩阵为联系纽带,将回归系数分解为偏回归系数,将两个系数结合起来澄清目前计量经济学和统计学的一些问题。     

相似系统下非参数回归函数估计

本文在相似关系下,利用与总体相似的若干个总体的回归函数核估计构造了总体的回归函数的核估计,并得到了其渐近正态性。这为生物、医学、地质、经济研究带来了便利。