Nonparametric estimation of welfare changes

In this article, I propose a simple nonparametric method of estimating welfare measures with no structural assumptions on the demand system. The method is illustrated for both the single good and the multiple good case, using simulated data. Standard errors of the welfare changes are derived using standard bootstrap techniques. The compensating variation and deadweight loss resulting from a housing price increase is evaluated using Canadian mortgage data. The GAUSS coding, which is very short, is included.     

面板数据聚类方法及应用

 基于面板数据的时序特征和截面特征,综合考虑面板数据“绝对指标”,“增量指标”及其“时序波动”特征,在重构面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法的基础上,提出了面板数据聚类方法。并以2003-2007年财政金融面板数据为例,对中国14个沿海开放城市进行了聚类分析,显示了良好的应用性。     

基于断点回归法的“新农保”主观福利效应检验

在家庭养老功能日益弱化的中国农村,人口老龄化却日益严重,而如何实现"老有所养、老有所乐"的幸福老龄化社会已成为全社会关注的热点。已有文献主要研究的是养老金对老年人收入、消费、家庭代际转移等客观经济福利的影响,较少关注"新农保"的主观福利效应以及政策效果的异质性问题。利用CHARLS项目发布的2011-2012年全国调研数据,采用断点回归法研究"新农保"的主观福利效应,结果发现"新农保"不但能显著提高不同文化水平、不同健康状况、不同收入水平老年人的生活满意度,而且存在群体异质性,对弱势群体的政策效果更为明显。     

养老金制度变革的福利损益与再分配研究

本文借鉴Heckman和Raj分析框架,结合苏州工业园区金保工程管理数据,构建了养老金制度由完全积累制向部分积累制变革的反事实微观评估模型。鉴于参保职工异质性,本文采用分位数分析,用“替代率增幅分布”代替“平均替代率增幅”,评估制度变革的个体福利损益;又引入均值回归以及分位数回归,构建“替代率增幅”与“工资”等影响因素的经济结构模型,估计Raj充分信息评估指标,评估制度变革的收入再分配效应。本文在方法上整合了精算模型和经济结构模型,拓展了传统的反事实政策评估方法;在实务上为政府充分利用金保工程管理数据、辅助决策社会保障提供了一种范式。     

城市福利水平结构性差异的测度及其对人口迁移的影响

文章在将城市福利分为户籍福利和非户籍福利的基础上,基于熵值法构建了城市福利水平评价指标体系,对全国288个地级以上城市的福利水平进行了测算。结果发现,户籍福利和非户籍福利都随城市规模的增大而增大,不同规模城市的福利差距很大,少数特大城市的非户籍福利水平高于其他城市户籍福利和非户籍福利的总和。城市福利的这种结构性差异对人口迁移产生了重要影响:农业转移人口宁愿到特大城市作非户籍居民,也不愿意到中小城市作户籍居民,特大城市即使严控户籍,也无法改变人口膨胀的态势。因此,特大城市人口疏解不应靠户籍管制,而应致力于缩小不同规模城市之间的福利水平差距。     

A Note on a Bayesian Approach to a Dichotomous Choice Environmental Valuation Model

As an alternative to the classical approach for analysing dichotomous choice environmental valuation data, this note develops a Bayesian approach by using the idea of Gibbs sampling and data augmentation. A by-product from the approach is a welfare measure, such as the mean willingness to pay, and its confidence interval, which can be used for policy analysis.     

Parameter Identification for Drift Fractional Brownian Motions with Application to the Chinese Stock Markets

This article deals with the problem of estimating all the unknown parameters in the drift fractional Brownian motion with discretely sampled data. The estimation procedure is built upon the marriage of the variation method and the ergodic theory. The strong consistencies of these estimators are provided. Moreover, our method and two existing approaches are compared based on the computational running time and the accuracy of estimation via simulation studies. We also apply the proposed method to the real high-frequency financial data within a window of 4 h in the trading day from the Chinese mainland stock market.     

经济增速放缓与经济波动对居民福利影响的阶段差异分析

 本文基于中国1952-2007年时序数据定量研究经济增速放缓的福利损失和经济波动的福利损失,并侧重考察两种福利损失的大小关系在改革开放和经济体制改革目标确立前后的阶段差异。研究发现,无论是总体而言,还是在中国经济发展的不同阶段,经济波动的福利损失并不必然远小于经济增速放缓的福利损失,在相关参数的合理取值范围内,经济波动的福利损失大于经济增速放缓的福利损失是相当普遍的情形。因此,中国政府部门在重视长期经济增长的同时,不能草率否定短期经济稳定的重要性。     

公共投资与社会福利的动态相关性：1978—2008年——基于VAR模型的分析及检验

基于VAR模型,利用1978—2008年的样本数据分析公共投资与社会福利的动态相关性。通过协整检验、VECM模型、Granger因果检验及方差分解分析,结果表明：福利（W）与生产性投资（PI）、消费性投资（CI）间存在长期稳定的均衡关系;基于W、PI和CI的VECM模型具体较好的误差修正机制;PI、CI与福利间有Granger因果关系,反向关系成立,但PI与CI间不成立;W自身的冲击对W的贡献率最大,CI次之,PI的贡献率最小。     

农村居民消费增长比平稳更重要

 本文将消费习惯引入Lucas (1987)模型,采用农村五等份收入户的人均消费数据进行数值模拟,结果发现: 消费增长比消费平稳更重要,且收入等级越高,这种相对重要性就越突出。相对风险规避系数一定时,两类福利成本之比随习惯强度变化的轨迹呈倒U型; 习惯强度一定时,两类福利成本之比随相对风险规避系数的增大而递减。相对于其他等级的收入户,促进消费增长的经济政策为高收入户带来相对较多的福利,而平抑消费波动的经济政策能为低收入户带来较多的福利。因此,政府在促进农村居民消费增长的同时,也应重视消费波动给低收入群体造成的福利成本。     

中国居民家庭脆弱性及因病致贫效应分析

为定量分析医疗支出对家庭经济水平的冲击,以贫困脆弱性指标作为家庭经济风险的代理变量,利用微观调查数据构造反事实框架估计就医行为对家庭经济境遇的冲击,验证了医疗与家庭致贫效应的因果关系和影响程度。家庭成员在过去半年内若因病住院,对家庭福利会造成损失,损失幅度因贫困标准、样本年份而不同。2012年在贫困线标准为2美元条件下,家庭经济风险概率值增加0.31。分城乡和收入高低不同组估计,农村居民以及低收入群体的福利水平受就医影响幅度大于对应的其他群体。     

中美贸易摩擦、全球价值链分工与福利效应

基于全球价值链分工,本文利用2018年中美贸易摩擦加征关税清单、世界投入产出数据库(WIOD)和中美家庭消费支出调查等数据,使用Taylor一阶展开法和考虑消费异质性的Creedy方法测算了中美贸易摩擦给全球价值链参与者带来的福利效应。研究发现:第一,无论基于Taylor一阶展开法还是Creedy方法,本轮贸易摩擦给中美两国自身带来的福利损失最大,且美国受损程度明显高于中国;第二,全球价值链上加拿大、墨西哥等北美自由贸易区(NAFTA)成员以及日本、德国、英国等经济体受中美贸易摩擦影响的福利损失较大;第三,国别责任分解表明中美福利损失主要来源于自身加税行为,而其他绝大多数经济体的损失主要由美国加税引致;第四,收入分配方面,中美贸易摩擦引致的中国福利损失是累退性的,而美国福利受损程度与收入呈现非线性的“倒U型”关系,表明中美贸易摩擦不利于收入分配格局的改善。全球价值链各参与者应秉持人类命运共同体理念,积极主动维护多边贸易规则和国际治理秩序。     

中国改革开放政策有效性的定量研究

 1978年改革开放政策执行前后,中国经济发生了巨大的变化,居民的生活水平得到实质性提高。本文对Lucas模型进行扩展得到使用居民福利变动来量化政策有效性的理论模型,并基于中国1952-2007年的居民消费数据从波动和增长福利效应的视角分阶段定量研究改革开放政策的有效性。结果显示,从波动的福利效应视角来看,改革开放后第一阶段居民福利下降,第二阶段居民福利提高,总体而言居民福利收益相当于永久地每年给每一个居民21元;从增长的福利效应视角来看,第一阶段居民福利提高,第二阶段居民福利也提高,总体而言居民福利收益相当于永久地每年给每一个居民1503元。因此,无论是从波动还是从增长的福利效应视角来看,中国的改革开放政策都是非常有效的,进一步深化改革开放是继续有效提高居民福利水平的一个重要政策。     

An evaluation of a non-parametric method of estimating semi-variograms of isotropic spatial processes

Semi-variograms are useful for describing the correlation strucure of spatial random variables. Valid semi-variograms must be conditionally negative definite. To ensure this restriction when estimating these functions, a valid parametric model is typically fitted to a sample semi-variogram. Recently, a method of fitting valid semi-variograms without having to choose a parametric family has been described in the literature. The method is based on the spectral representation of positive definite functions. In this paper, the method is evaluated using simulated data. The fits obtained using the non-parametric method are compared with fits obtained by fitting four parametric models (exponential, Gaussian, rational quadratic and power) to simulated data using non-linear least squares. The comparisons are based on the integrated squared errors of the resulting fits. The non-parametric estimator always resulted in fits that were as good as those obtained using the parametric models. The non-parametric method is faster, easier to use and more objective than the parametric methods. Some examples are presented.     

基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用

高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。     

20年来张家界旅游发展的民生福利考察

依据“从旅游中进去,从民生中出来”的研究思路,在构建概念模型基础上,运用1989-2009年张家界统计数据,利用居民收入增长弹性系数、森指数、基尼系数、居民收入比指数、消费差距比指数和旅游服务密度指数6个指标,对张家界民生福利改善过程的整体情况和城乡差别进行分析,结果发现：（1）张家界城乡居民从旅游业发展中所获得的收入增长基本同步,居民收入增长慢于旅游产业的增长;同时,在城乡居民之间也存在差距,城镇居民收入增长弹性比农村高0．05;（2）张家界旅游开发带动民生福利改善,在城市和农村之间是不平衡的,农村居民福利改善的速度既落后于城镇居民,也落后于财政收入增长;（3）随着旅游服务密度的提高,城乡收入差距比和消费差距大体经历了一个先升后降的过程。     

大维数据的动态条件协方差阵的估计及其应用

大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效的结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型（poetDCC）。poetDCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现：较DCC模型而言,poetDCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。     

Multivariate Measures of Well-Being and an Analysis of Inequality in the Michigan Data

We demonstrate a multidimensional approach for combining several indicators of well-being, including the traditional money-income indicators. This methodology avoids the difficult and much criticized task of computing imputed incomes for such indicators as net worth and schooling. Inequality in the proposed composite measures is computed using relative inequality indexes that permit simple analysis of both the contribution of each welfare indicator (and its factor components) and within and between components of total inequality when the population is grouped by income levels, age, gender, or any other criteria. The analysis is performed on U.S. data using the Michigan Survey of Income Dynamics.     

非均衡共变与内控冲击：福彩市场周期波动互谱分析

近年来,中国福彩市场出现不稳定波动现象。因相关理论研究缺乏,故发行机构无法准确把握运行规律而出现决策失灵。运用经过约束条件检验的互谱密度函数频域分析法测度1987—2009年间的GDP、城镇居民可支配收入、农村居民人均纯收入、体育彩票发行额及CPI这5个经济变量波动对福利彩票发行额周期波动的影响,结果发现：短期内福利彩票发行额只与GDP存在较强周期共变关系,相干谱系数是0.71;5个经济变量的互谱增益贡献比都在1%以下;体育彩票发行额以增量方式发挥短期非均衡冲击作用,比福彩发行额滞后3个月。     

Robust Estimation of a Spatiotemporal Model with Structural Change

A spatiotemporal model is postulated and estimated using a procedure that infuses the forward search algorithm and maximum likelihood estimation into the backfitting framework. The forward search algorithm filters the effect of temporary structural change in the estimation of covariate and spatial parameters. Simulation studies illustrate capability of the method in producing robust estimates of the parameters even in the presence of structural change. The method provides good model fit even for small sample sizes in short time series data and good predictions for a wide range of lengths of contamination periods and levels of severity of contamination.