函数系数协整模型局部线性估计方法的改进

函数系数协整模型可以克服非参数建模时的“维数困难”，同时体现系数的动态变化，被广泛应用于非平稳数据间复杂问题的研究。实践中经济序列常表现出时变波动方差和厚尾特征，传统核权最小二乘估计方法将不再适用。鉴于此，文章基于L1损失函数重构估计流程，选择表现稳健的局部线性核估计方法，并引入自适应方法，提出局部线性自适应最小绝对离差估计（ALADE）。模拟结果验证了所提估计方法可提升系数估计精度，优化模型整体拟合效果，同时绝对值交叉验证方法在选取最优窗宽时优势明显。实证分析发现，所提方法可识别中英两国汇率和价差间的动态协整关系，拟合系数平滑且接近理论值。     

超越对数生产函数的半参数变系数估计模型

提出超越对数生产函数的半参数变系数模型,利用Profile方法给出产出弹性函数系数的局部加权最小二乘估计,并利用非参数条件自助法对有限样本的近似分布进行模拟,给出相对精确的广义似然比检验。规模报酬约束下中国1953--2008年的实证结果拒绝超越对数生产函数模型假设,产出弹性不可简单线性化而是对数劳均资本的非线性函数,时变资本弹性表现为倒U型变化趋势,时变劳动力弹性表现为U型变化趋势。     

基于非线性动力系统的我国CPI和PPI非线性关系研究

文章根据我国2002年1月～2009年10月CPI和PPI的月度数据,应用非线性动力学的方法,建立了非线性动力系统(C-PNLDS)模型,来揭示我国CPI和PPI的非线性关系.结果表明:CPI具有自我增长机制,PPI对CPI有加速抑制的影响;PPI也具有自我增长机制,CPI自身对PPI的增长有抑制作用,但它的平方项加速了PPI的增长;耦合项对CPI无影响,而使PPI受损,所以二者是共栖(偏害)的关系.     

连接函数Copula在我国物价指标相关性分析上的应用

物价稳定是宏观经济政策的四大目标之一,CPI和PPI是衡量物价水平的两大重要指标,研究二者之间的关系具有重要现实意义.文首先分析了我国近些年CPI和PPI的运行情况,然后应用Copula方法实证分析我国CPI和PPI的关系,发现CPI与PPI有较强的正相关关系,但也存在相背离的现象:CPI和PPI尾部相关结构是非对称的,下尾相关性大于上尾相关性.     

时变弹性生产函数模型统计学与经济学检验

 内容提要：本文给出时变弹性生产函数的半参数变系数Profile估计方法,提出利用统计学和经济学原理检验时变弹性生产函数显著性和准确性的新思路。中国实证研究发现,广义似然比统计检验无法拒绝 Cobb-Douglas生产函数,但是经济学检验拒绝Cobb-Douglas生产函数。时变弹性生产函数保留了Cobb- Douglas生产函数结构形式,具有明确的经济学意义,改进不变产出弹性中性技术进步假设,是更加符合实际的生产函数模型。     

基于傅里叶变换的时变参数回归模型:估计、设定检验和实证应用

回归模型参数的时变性会严重影响模型的拟合程度和预测效果。基于卡尔曼滤波的时变参数模型需要估计很多的参数,因而造成效率损失。基于傅里叶变换建立一个简单的变系数回归模型,给出估计方法并证明参数收敛于真实值,并给出了模型设定检验的方法。通过蒙特卡洛模拟表明:新建立的时变参数回归模型能很好地处理连续的、随机的和跳跃的时变参数模型。最后,将新建立的方法应用于研究股市联动关系,发现:不考虑系数的时变性可能给出误导性结论,考虑时变性能捕捉更为丰富的联动特征。     

我国通货膨胀测度因子的统计检验

基于Granger因果关系检验、脉冲响应和方差分解等方法研究了四种通货膨胀测度指标;居民消费价格指数(CPI)、商品零售价格指数(RPI)、企业商品价格指数(CGPI)和工业品出厂价格指数(PPI)之间的关系,通过主成分分析方法得到驱动这四种指标变动的共同因子,研究了通货膨胀时变标准差与测度因子之间的变化趋势,得到如下结论:CPI引导了PPI的变动;可以利用CPI、RPI、CGPI和PPI的主成分作为通货膨胀的测度因子;我国通货膨胀时变标准差与测度因子的绝对值变化趋势几乎一致.     

样本选择模型截距项的半参数估计及应用———户籍工资差异分解研究

样本选择模型是解决样本选择问题的主要工具,广泛应用于工资差异分解、平均处理效应测算等实证研究。截距项的估计是样本选择模型半参数估计中相对独立且重要的一部分,现有的以无穷处识别为代表的半参数估计方法存在窗宽参数难以选取的问题。为此,本文把无穷处识别等价转化为边界处识别,并基于新的识别关系给出样本选择模型截距项的核估计方法。这种新方法的好处在于将样本选择模型截距项的估计纳入核估计框架中,从而可以采用经验法则解决现有方法的窗宽选取难题。数值模拟结果表明,本文所提出的估计方法在不同设定下均有良好的有限样本表现。把这种新的半参数估计方法应用于户籍工资差异分解后发现,我国劳动力市场目前不存在明显的户籍差别待遇。     

基于随机窗宽的α-混合序列分布函数估计

在总体未知的条件下,非参数方法是分布函数常用的估计方法.独立样本下分布函数的核估计方法已经有了深入的研究,文章对非独立的平稳α-混合序列的分布函数提出了随机窗宽条件下的非参数核估计,讨论了估计的强一致相合性和一致完全收敛性.     

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。     

我国费雪效应的非参数检验

本文基于我国1990:01—2007:04期间的名义利率与通货膨胀率月度数据非线性变化的特征,应用非参数单位根和非参数协整理论检验我国是否存在费雪效应, 进而应用非参数局部线性变窗宽估计计算我国的费雪系数。由此产生的结论为：第一,非参数单位根检验发现我国名义利率与通货膨胀率都是非平稳的单位根过程;第二,非参数协整检验的结论为, 我国名义利率与通胀变化率之间存在长期的非线性协整关系, 这一结论表明我国至少存在弱的费雪效应;第三,非参数局部线性变窗宽估计计算的费雪效应(系数)的均值为0.4055,这一结果进一步支持我国存在弱的费雪效应,其隐含的意义为,当前加息对稳定通胀将产生正面效应,进一步, 如适时适度的调整利率, 很可能抑制当前较高的CPI向高通胀的转化。     

PPI与CPI价格决定机制的理论探讨与实证研究（下）

为了研究我国PPI与CPI的价格决定机制,探索两者走势不同步的深层次原因,在对相关价格决定机制进行理论分析的基础上,运用协整约束下的误差修正模型,对我国PPI和CPI价格决定机制及两者的差异展开了深入的量化研究。结果表明：我国PPI和CPI的价格决定机制存在明显差异,外部冲击对两者的影响不同是产生波幅差异的主要原因。为此建议政府在抑制物价上涨方面,应同时关注PPI和CPI,并针对两者的差异采取不同的调控措施。     

PPI与CPI价格决定机制的理论探讨与实证研究(上)

为了研究我国PPI与CPI的价格决定机制,探索两者走势不同步的深层次原因,在对相关价格决定机制进行理论分析的基础上,运用协整约束下的误差修正模型,对我国PPI和CPI价格决定机制及两者的差异展开了深入的量化研究。结果表明:我国PPI和CPI的价格决定机制存在明显差异,外部冲击对两者的影响不同是产生波幅差异的主要原因。为此建议政府在抑制物价上涨方面,应同时关注PPI和CPI,并针对两者的差异采取不同的调控措施。     

PPI与CPI关系及我国通货膨胀治理

 PPI和CPI关系是宏观经济研究热点问题之一。通过TS季节调整模型和HP滤波方法对1993年1月-2010年7月定基PPI和CPI进行分解，得到趋势、季节、不规则和循环因素。发现两者的趋势、季节和不规则因素间的传导和“倒挂”不显著，增强了用循环因素研究两者关系的科学性。研究发现，（1）两者间传导和“倒挂”交替出现，分别经历两个周期，均在第二周期波谷处逆转。传导和“倒挂”时隔有明显周期。（2）2003年前PPI向CPI传导的原因为投资膨胀、卖方市场等。2003年后PPI与CPI“倒挂”的原因除投资膨胀外，有效需求不足，买方市场，粮食和住房价格上涨等。（3）针对当前通货膨胀特点，提出有别于要素价格管制和货币紧缩政策，可解决物价的长期深层矛盾。     

单指标纵向数据模型的估计

纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和非参数估计问题。该方法利用多项式样条回归方法逼近模型中的未知联系函数,将联系函数的估计转化为回归样条系数的估计,然后构造关于样条回归系数和单指标系数的惩罚改进二次推断函数,最小化惩罚改进二次推断函数便可得到模型的估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,最后得到了较好的数值模拟结果和实例数据分析结果,结果显示该方法适用于半参数纵向模型的参数和非参数估计问题。     

关于CPI和PPI关系的VEC模型分析

居民消费价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)是反映整体价格水平波动的两个重要指标.文章利用2001年1月至2014年7月我国CPI、PPI的月度数据,在协整检验的基础上,运用时间序列分析中的向量误差修正(VEC)模型对它们的关系进行了研究,从而把两个价格指数之间短期波动和长期均衡的特征联系起来.     

纵向部分线性变系数EV模型的估计

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。     

核密度估计逐点最优窗宽选择的改进

在核密度估计中,当核函数的期望为零且方差有限时,通过把均方误差的偏差项展开至二阶泰勒公式,而后再极小化均方误差,可以构造出逐点最优窗宽的具体形式。但是这一窗宽在使f″（x）≠0的x处为无穷大,导致出现了奇异的估计。针对这一问题,文章在相同的条件下,要求核函数为对称分布,把均方误差中的偏差项展开至四阶泰勒公式,通过极小化均方误差方法在使f″（x）的x0处构造出了新的窗宽,以此修正了原窗宽在这些点处的奇异估计;利用这一窗宽,通过选用标准正态核函数和Epanechnikov核函数来进行数值模拟,并与原窗宽的模拟结果作比较分析,验证了该窗宽的优越性。     

生产者价格指数与消费者价格指数的双向传导关系研究

现有PPI和CPI间价格传导关系文献均局限于均值意义上的格兰杰因果性讨论,文章借鉴Hafner和Herwartz提出二阶矩意义的格兰杰因果检验方法,构建Wald形式的统计量,重新对CPI和PPI不确定性传导关系进行了检验,发现PPI和CPI是相互传导的,并且CPI到PPI方向的不确定性传导是主体路径。     

再生核Hilbert空间展开的函数型回归模型变量选择

针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型,文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法。首先,利用带积分余项的泰勒展开式和再生核Hilbert空间内积性质将模型转化为结构化形式,其次,通过自适应弹性网惩罚对结构化模型中的组间和组内系数同时进行压缩。结果证明了这种压缩估计具有Oracle性质,蒙特卡罗模拟结果也显示新方法在不同样本量、不同噪声和变量相关性干扰下均优于基于普通基函数展开的变量选择方法,且尤其适用于原始协变量高度相关的情形。最后,通过分析一个商品房平均销售价格影响因素数据演示了新方法的应用。