分位数回归模型在小域估计中的应用

小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估计问题。本文将分位数回归模型引入小域估计中,这个模型不需要强的假定条件,可以处理实际中存在异常值或是重尾现象的小域估计问题,并通过一个模拟案例进一步说明了基于分位数回归模型的小域估计方法可以得到更加稳健的估计量．挖掘更多的信息来提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。     

空间门限随机前沿模型的构建与估计

基于空间计量视角拓展门限随机前沿模型,从技术效率时变和非时变两个层面分别构建空间门限随机前沿模型。模型同时考虑了生产单元的异质性和空间相关性,适用性较佳。分别使用两阶段最小二乘法和极大似然方法估计非时变和时变层面下的参数,使用JLMS法估计效率。蒙特卡罗结果表明:此方法的估计精度较高。随着样本容量的增加,估计精度增加;忽略空间效应或者门限效应,估计精度较低。     

平滑转移空间随机前沿模型的贝叶斯估计

经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示：（1）极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。（2）若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。     

基于对数变换的小域的稳健估计量

小域估计是抽样调查的热点问题之一,其主流发展方向是基于模型的小域估计方法。但是这种方法依赖于模型的假定,若假定的模型错误,则估计效果很差。因此,利用对数变换和抽样设计权数得到小域的目标变量的稳健估计量,并通过模拟案例说明基于对数变换的方法是一种稳健有效的小域估计方法。     

小域的双重稳健估计方法

小域估计问题是抽样调查的热点问题之一，其主流发展方向是基于模型的估计方法。但是，这种方法依赖于模型的假定，若调查数据满足模型的假定条件，估计的效果会非常好；反之，无法得到有效的估计量。文章利用Box—Cox变换和抽样设计权数得到小域的双重稳健估计量；并通过模拟例子，说明这种方法是一种双重稳健的小域方法。     

基于最佳线性无偏估计的模型权数的小域估计

文章介绍了一种基于EBLUP的模型权数的小域估计方法.这种估计方法一方面使小域的目标估计量是加权线性组合,从而使估计过程以及均方误的估计更加简单;另一方面得到的估计量不依赖于模型的假定,是一种稳健的估计量.文章还通过一个简单的模拟案例说明了这种估计量的稳健的性质,说明这种估计方法是一种非常符合实际调查情况的小域估计方法.     

小域估计的理论和最新进展

小域估计问题是当今抽样调查中的一个热点问题,由于小域样本量很小甚至为零,用传统的直接估计无法得到小域的精确估计,故借助于其他相邻与相似的小域的样本信息和历史信息的间接估计来提高估计的精度,是十分必要的.目前小域估计的主流发展方向是基于模型的小域估计方法,在介绍基于小域层次模型的小域估计方法和基于单元层次模型的小域估计方法的理论基础上,对实际调查中存在的一些小域估计问题以及针对这些实际问题的最近进展进行介绍,具有重要的理论和实践意义.     

真实固定效应空间随机前沿模型的贝叶斯估计

忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型（引入了个体效应）,引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法（需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样）估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。     

多目标变量调查的小域的稳健估计量研究

大型的抽样调查不仅是多目标的复杂调查,而且在估计总体目标变量的基础上还需要对其中的一些域的目标变量进行估计,所以小域估计和多目标估计问题一直是抽样调查的热点问题.文章主要利用模型校准权数的方法,解决小域中的多目标估计问题,并得到小域的多个目标变量的稳健估计量.     

基于γ散度的单元水平模型小域稳健估计

在基于抽样调查数据对总体参数进行估计的方法中，小域估计方法能够借助于辅助信息对小样本乃至无样本区域的参数进行有效的估计，并被广泛应用于抽样估计领域。单元水平模型作为小域估计的基本模型之一，是处理单元级别数据估计的有力工具之一。在单元水平模型的应用条件中，需假定区域随机误差和模型随机误差均服从正态分布。然而，在抽样调查中，满足这一条件的调查数据是很少的，尤其是在观测数据中出现离群值时。不满足正态性假设条件下的小域估计量会产生较大的偏差和均方误，因此有必要研究针对正态性假设和离群观测值不敏感的稳健估计方法。通过引入γ散度和γ似然函数，构建了基于单元水平模型的小域稳健估计方法，得到了模型参数的稳健估计和小域目标变量的稳健估计。与现有的稳健估计方法相比，所提新方法能更好地处理区域随机误差和模型随机误差非正态的情形，对于目标变量存在离群观测的情形，具有更好的稳健性，估计均方误更小。在利用模拟数据进行验证中，比较了不同误差分布情形下几类常用估计方法得到的估计量的均方误差，并进一步探究了随着污染分布的方差和比率变化，所得估计量的均方误差变化情形。最后，通过应用于经典的小域估计数据，进一步验证了所提新...     

空间随机截距模型及其参数估计

空间分层数据因为地理位置的原因，层与层之间会具有空间依赖性，区别于传统的分层数据。首先，文章将空间自相关的思想引入到随机截距模型中，在层-2模型中加入空间参数来反映空间自相关性，构建了空间随机截距模型；然后，针对空间随机截距模型，给出了基于EM算法和Fisher得分的最大似然估计。     

遥感辅助的农作物种植面积小域估计方法研究

遥感影像是大数据的一种,利用遥感对农作物播种面积进行估算常采用回归估计量或校准估计量,通常都需要将地面样本数据与遥感分类信息相结合。但对于大多数回归估计量,对省级总体的农作物面积估算只能满足对省级总体的精度要求而不能分解到更小区域,比如县和乡级。本文利用黑龙江省2011年的地面实测样本数据结合遥感分类结果,构建了单元层次的多响应变量的多元回归形式的小域模型,并将小域效应设定为固定形式。这样基于回归估计方法,既可以估算分县的主要作物播种面积,也可以使得各县播种面积估计结果相加就等于回归模型含义下的省级总体的总量估计。对黑龙江省玉米、水稻、大豆分县小域估计结果的精度评价（变异系数C.V）,平均而言均可以满足县级精度要求。本文的结果表明小域估计方法在解决省级总体对全省和分县的农作物种植面积多级估算问题中具有很好的应用。     

双重滞后随机前沿模型技术效率的估计

首次在随机前沿模型中同时引入因变量间(或双边误差间)和技术效率间的空间相关性并构造了双重滞后随机前沿模型,使用极大似然估计方法和JLMS方法得出参数和技术效率的估计。蒙特卡罗模拟表明:忽略技术效率的空间相关性,参数估计和技术效率的估计均表现欠佳。本研究能以较高的精度估计参数和技术效率。随着样本容量的增加,估计效果更优。     

异质性空间随机前沿模型的参数估计及应用

经典的随机前沿模型忽略了决策单元之间的空间关联性，无法准确估计效率影响因素相关参数，限制了其适用范围。本文在空间自回归随机前沿模型的基础上，引入效率影响因素，构建出一个异质性空间随机前沿模型，基于极大似然估计法给出模型参数的单步估计策略，提出决策单元技术效率的最优预测量。理论分析证明，模型参数在一定的假设条件下具备一致性；模拟实验表明，参数估计量和技术效率预测量较之经典模型具有更高的估计精度，且会随着样本量的扩大而逐渐提升。本文使用所提出理论方法讨论了我国城市数字普惠金融发展与技术效率水平之间的相关关系，发现两者之间存在显著的正相关关系，同时也印证了模型设定和估计方法的可靠性。     

一种处理不可忽略抽样机制下的小域估计的新方法

在小域估计中,由于抽样过程的复杂性以及不等概抽样的广泛使用,往往会出现样本域的抽样过程与域均值相关以及域内样本单元的选择过程与目标变量有关的情况,即不可忽略的抽样机制。文章介绍了一种解决处理不可忽略抽样机制下的小域估计问题的新方法;并通过一个模拟案例说明了这种方法可以得到样本域和非样本域的近似无偏的域估计。     

域与小域估计理论的综述

抽样调查领域中,为满足多层次的需求产生了域与小域估计的理论与方法.文章介绍域与小域估计的理论,并综述相关文献.     

基于空间计量的我国住房价格研究

通过纳入空间效应,文章发现我国的住房价格存在空间交互作用,空间依赖性在一定程度上起到决定住房价格的作用。住房价格的Moran’I指数表明我国省域间的住房价格存在显著的正相关关系,在空间分布上并不是随机分布的,存在必然的内在联系,表现在住房价格相对较高或者较低的省域在空间上趋于集群。并且绝大部分的省域及其邻域的住房价格存在高度的空间稳定性。采用空间滞后模型进一步的证明了住房价格的这种正相关关系。     

随机效应广义空间滞后半参数变系数面板模型的估计

通过构建同时包含因变量和误差项空间滞后的随机效应半参数变系数面板模型,拓展了现有模型的灵活性和适应性。采用截面极大似然估计方法得出了参数和非参数的估计,理论证明发现：在一定的正则条件下,所有估计量具有一致性和渐近正态性。数值模拟显示：估计量具有良好的小样本性质,估计精度随着样本容量的增加而增加;空间权重矩阵的选择对估计量的表现没有产生显著差异,但是在Case权重矩阵下,当样本量相同时,空间相关系数的估计偏差随着空间权重结构复杂度的增加而扩大。     

消费结构对产业结构与经济增长的空间效应——基于空间面板模型的研究

基于1997-2012年中国省域面板数据,采用空间自相关方法和空间计量模型,探讨了城乡居民消费结构对中国产业结构以及经济增长的空间效应。结果显示:中国省域城乡居民消费结构、产业结构和人均GDP的空间分布具有显著的空间集聚特征。城乡居民消费结构优化对本地区产业结构升级和经济增长具有积极的推动作用,城镇居民消费结构的空间溢出效应为显著负效应,农村居民消费结构的空间溢出效应则不显著。最后,根据城乡居民消费结构显示的不同空间效应,提出政策建议。     

高新技术产业集聚对生态效率的时空效应

文章基于2009—2018年中国30个省份的面板数据,利用超效率SBM模型测算省域生态效率,分析其时空演变趋势和空间相关性。在此基础上,构建动态空间杜宾模型探讨高新技术产业集聚对生态效率的时空效应。结果表明:生态效率具有显著的时间惯性和空间依赖性。高新技术产业集聚对生态效率的影响存在空间溢出效应,且空间溢出效应在时间上存在差异,即短期内高新技术产业集聚与本地生态效率呈“U”型关系,与邻近地区生态效率呈“倒U”型关系;长期内高新技术产业集聚整体上对生态效率具有促进作用,但未形成显著的溢出效应。