缺失数据下部分线性模型的变量选择

文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的.     

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。     

含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法

抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失情形下,如何对面板数据进行统计分析进行了阐述,主要采用的是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。     

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题.基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计.并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性.     

基于GMM的缺失数据回归模型的半参数估计

响应变量存在数据缺失的情况广泛出现在社会经济研究中,对响应变量存在数据缺失的回归模型提出了一个在矩估计框架下的单一的半参数估计量,这种估计量保留了参数回归估计量与非参数匹配估计量的特性,从而使得该估计量既能在响应变量被观测的子样本中保持较好的拟合性,又能够降低响应变量未被观测的子样本的估计误差,并且证明了这种估计量是一致、渐进正态估计量。     

考虑记忆性质与时间滞后效应的非线性经济周期模型分析

考虑非线性经济周期模型中经济变量存在记忆性质与时间滞后现象,研究随机周期作用激励下Goodwin模型的随机响应,以此研究记忆性质与时间滞后现象对经济周期波动的具体影响。通过随机多尺度方法得到了模型的确定性与随机情形下的稳态响应。结果发现:当考虑非线性投资函数时,经济变量的时间记忆性质和时间滞后现象均可以导致经济波动方式的改变;当考虑非线性消费函数时,经济变量的时间记忆性质与时间滞后现象均可以诱导出经济周期波动的随机跳跃现象,即引发经济系统的突变。同时,随机周期作用也可以诱发系统出现稳态概率密度函数的分岔现象出现,说明外部随机周期作用可以诱发经济系统的突变现象产生。     

缺失数据下的逆概率多重加权分位回归估计及其应用

数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权（IPMW）估计。该方法是在逆概率加权（IPW）估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果及置信带,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。     

国民幸福感的指标体系构建与影响因素分析：基于LASSO的筛选方法

国民幸福感是经济社会发展和公共政策的终极目标。借鉴已有研究文献的幸福指数量表,本文构建一套适合于测度中国国民幸福感的指标体系,并通过全国性的问卷调查获取相关数据。为了有效地选择重要变量和消除估计偏差,本文采用新近发展的重要统计方法LASSO筛选法,先从6个个人特征变量和40个维度变量中筛选重要变量,然后再进行回归系数估计与显著性检验。回归结果表明：①性别、婚否和学历水平3个个人特征变量对幸福感有显著的影响;②9个维度变量通过显著性检验,其中家庭生活满意度、自我价值评价、社会福利保障满意度和生活方式健康度评价对幸福感的影响最为显著。在此基础上,本文又分男女、城乡、南北三个组别进行考察。最后,提出旨在提高国民幸福感的政策举措。     

零膨胀计数数据函数型部分变系数模型

在实际数据分析中经常会遇到零膨胀计数数据作为响应变量与函数型随机变量和随机向量作为预测变量相关联。本文考虑函数型部分变系数零膨胀模型 (FPVCZIM),模型中无穷维的斜率函数用函数型主成分基逼近,系数函数用B-样条进行拟合。通过EM 算法得到估计量,讨论其理论性质,在一些正则条件下获得了斜率函数和系数函数估计量的收敛速度。有限样本的Monte Carlo 模拟研究和真实数据分析被用来解释本文提出的方法。     

超高维数据的稳健秩条件特征筛选

针对超高维变量筛选问题,提出一种新的稳健秩条件特征筛选方法,简称为RRCSIS。该方法不依赖于模型设定,并且可以同时处理条件特征筛选和特征筛选。数值模拟表明,RRCSIS在因变量或者自变量含有厚尾分布或者含有异常值时表现都很稳健,并且明显优于其他筛选方法。此外,为了识别出联合相关而边际不相关的变量,还提出了一种迭代的筛选过程,即IRRCSIS。最后,通过一个实例分析说明了该方法的有效性。     

基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用

文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用.将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标.     

缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断

研究缺失偏态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏态数据,为克服样本分布扭曲缺点和提高模型的回归系数、尺度参数和偏度参数的估计效果,提出了一种适合偏态数据下线性回归模型中缺失数据的修正回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,并与均值插补、回归插补、随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正回归插补方法是有效可行的.     

基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究

文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素.针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系.由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系.     

缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断

为了研究缺失偏态数据下的联合位置与尺度模型,基于分布自身的特点,提出了一种适合缺失偏态数据下联合建模的插补方法———修正随机回归插补方法,该方法对缺失数据下模型偏度参数的调整十分显著。通过随机模拟和实例研究,并与回归插补和随机回归插补方法进行比较,结果表明,所提出的修正随机回归插补方法是有用和有效的。     

基于Shapley值的分类预测模型变量筛选方法改进

在分类预测模型的自变量间存在交互效应时，传统Shapley值法的可加性无法满足，造成变量筛选效果变差，导致分类模型的预测精度降低。针对此问题，文章提出使用稳健独立成分分析，从原始数据中估计出具有独立性的数据集并对其进行Shapley值分解，从而提高变量筛选的准确度。统计模拟与实证分析的结果表明，改进后的方法在变量筛选上的表现优于传统Shapley值法。     

正则化Beta回归及其应用

随着计算机的飞速发展,极大地便利了数据的获取和存储,很多企业积累了大量的数据,同时数据的维度也越来越高,噪声变量越来越多,因此在建模分析时面临的重要问题之一就是从高维的变量中筛选出少数的重要变量。针对因变量取值为(0,1)区间的比例数据提出了正则化Beta回归,研究了在LASSO、SCAD和MCP三种惩罚方法下的极大似然估计及其渐进性质。统计模拟表明MCP的方法会优于SCAD和LASSO,并且随着样本量的增大,SCAD的方法也将优于LASSO。最后,将该方法应用到中国上市公司股息率的影响因素研究中。     

多重稳健的高维缺失数据插补研究

缺失数据问题在抽样调查、社会科学、流行病等领域普遍存在，这一现象在高维情形下更为凸显；而与高维数据相伴的信息海量化、复杂化、异质化、缺失化等问题，给高维缺失数据理论建立及应用研究带来极大的挑战。如何建立一种稳健高效的高维缺失数据插补方法，已成为当今学者研究的焦点。为解决上述难题，创新性地将增强的逆概率加权(IPW)与加法模型融合，应用协变量平衡倾向评分法(CBPS)估计缺失概率，提出一种适用于高维缺失数据的可加协变量平衡倾向评分插补方法(CBPS-AM),期望对高维缺失问题提供更为有效的解决方案。CBPS-AM方法不仅具有多重稳健性，避免了模型误设带来的严重风险，还能够有效规避高维缺失数据具有厚尾分布而使得传统插补方法失效的问题，起到双重降维的作用，实现建模的灵活性与广泛适用性。其次借鉴广义矩估计方法和Backfitting算法给出了CBPS估计算法，该算法简洁有效，能够提高数据使用效率与插补精度，同时研究了估计量的理论性质，对比了所提方法与传统方法在数值模拟中的表现。最后将CBPS-AM方法分别应用于存在缺失的HIV临床试验数据和中国新冠病毒感染疫情数据中，建立科学的综合评价以及针对...     

公共突发事件应急统计中纵向缺失数据的处理方法研究

缺失数据在公共突发事件的应急统计数据分析中是一个非常普遍的问题,针对公共突发事件应急统计数据的纵向数据集,提出用一种得分匹配法来进行缺失值的借补处理,并将其与另外三种缺失值处理方法进行比较,即构造各种不同缺失率的随机缺失数据集,分别运用得分匹配法、LVCF借补法、无条件均值抽取法和多重借补法四种不同的缺失值处理方法对每一种缺失率的数据集缺失值进行处理。统计分析结果表明,少数缺失值发生时,LVCF法简单而有效;随着缺失率的增加,均值抽取法和多重借补法处理效果更稳定;得分匹配法借补缺失值考虑了变量之间的相关性,最大程度地利用了数据集包含的信息,同时考虑了含缺失值变量的实际变异程度,因此取得了最好的借补效果。     

基于主成分分析的汽车特征价格模型初探

特征价格模型建立过程中，特征变量的选取是一个重要问题。实证研究中，为消除特征变量问的多重共线性，研究者通常采用逐步回归分析法来筛选变量，这样进入模型的特征变量往往比较少。因此。本文将主成分分析法引入于特征价格模型。利用我国汽车数据，建立了基于汽车特征因素主成分分析的特征价格模型，不仅解决了汽车特征变量间存在的多重共线性问题，而且有效改善了用逐步回归分析法筛选变量选取较少变量的情形。     

具有随机缺失协变量的广义变系数模型

在协变量随机缺失时,文章利用加权拟似然方法给出了广义变系数模型中非参数函数系数的估计。由估计的渐近性质可知,当缺失概率未知时,本文提出的方法与缺失概率已知时的估计的渐近性质类似。通过模拟表明加权拟似然估计要比仅用完整个体的方法要好。