空间回归模型选择的反思

空间计量经济学存在两种最基本的模型:空间滞后模型和空间误差模型,这里旨在重新思考和探讨这两种空间回归模型的选择,结论为:Moran’s I指数可以用来判断回归模型后的残差是否存在空间依赖性;在实证分析中,采用拉格朗日乘子检验判断两种模型优劣是最常见的做法。然而,该检验仅仅是基于统计推断而忽略了理论基础,因此,可能导致选择错误的模型;在实证分析中,空间误差模型经常被选择性遗忘,而该模型的适用性较空间滞后模型更为广泛;实证分析大多缺乏空间回归模型设定的探讨,Anselin提出三个统计量,并且,如果模型设定正确,应该遵从Wald统计量>Log likelihood统计量>LM统计量的排列顺序。     

一类计量经济学模型设定偏误诊断思路及展示

在分析计量经济学模型的几类基础统计检验功能的基础上,文章讨论并研究了这些检验方法用于诊断计量经济学模型设定偏误的机理及可行性,并进一步结合实际经济问题的研究过程,展示在模型构建过程中统计检验方法关于模型设定偏误诊断的作用与功能。理论分析和实证研究结果均显示,这些统计检验方法可以有效用于计量经济学模型设定偏误的诊断。     

包含加法模型和混合模型的指数分析体系

统计指数体系分析方法的一个较大不足就是局限于乘法形式的经济方程式,然而经济现象之间的相互联系是多种多样的,目前的统计指数体系分析方法难以应用于形式多样的复杂经济现象的因素分析。本文把基于乘法方式的指数体系称之为指数体系的“乘法模型”,并以此为基础,将传统的只包含乘法关系的经济方程式加以扩展,将其推广到可以应用于加减运算的“加法模型”和包含全部四则运算的“混合模型”,建立了“广义指数分析模型”。该模型不仅保留了传统统计指数体系的基本结构和基本分析方法,还可以较大地提高统计指数分析的深度和广度,由此可以基本解决统计指数体系分析方法的局限性问题。     

ARMA模型的频谱分析检验法

文章将窗谱估计的技术应用于时间序列模型的检验,以解决模型构建的正确性和参数估计的准确性。通过实例验证比较的方法进行研究,对同一时间序列模型分别利用混合的拟合不足检验与本文所提的频谱分析模型检验法对其进行检验,结果显示,即使模型在5%的置信水平下通过了Q统计量检验,但模型的设定仍然有可能存在错误,无法通过频谱分析模型检验。表明频谱分析模型检验法相对于时间序列模型构建中广泛使用的Q统计量检验法,在时间序列模型设定的正确性检验方面具有更强的模型检验能力。     

联合均值与方差模型的统计诊断

研究了联合均值与方差模型,考虑了基于数据删除模型的参数估计和统计诊断,比较删除模型与未删除模型相应统计量之间的差异。首次提出了基于联合均值与方差模型的诊断统计量和局部影响分析。通过模拟研究和实例分析,给出了不同的诊断统计量来判别异常点或强影响点,研究表明提出的理论和方法是有用和有效的。     

统计模型应用的学术规范研究

在中国社会科学领域研究中,统计模型泛化过程中的误用、滥用现象日益严重,模型应用中的种种失范行为违背了学术精神。统计模型应遵守的学术规范包括:模型的建立和调整要有理论依据,合理的模型是主观与客观的统一;实证分析中应重视数据质量以免错用滥用统计数据,建模中要避免命题不可证伪,陷入"数字游戏"误区等。通过学术规范彰显的学术精神应体现在对模型方法做出有价值有意义的创新或是根据模型结果论证新的命题。当前,中国应制定有关统计学的学术规范,并完善期刊的审稿制度来解决统计模型的学术失范问题。     

样条函数在统计回归模型中的应用

回归模型是揭示统计指标间数量关系的重要手段,广泛应用于统计预报中,其中非线性模型因其适用性成为研究的热点,通常人们借助各类函数变换建立非线性模型,但在处理不同问题时,采用的变换函数难以统一,因此构造一种普遍的非线性模型方法是十分需要的.     

幂整体模式累加多层统计模型的建立及应用

文章将幂单变量整体模式累加多层统计模型和单变量整体模式累加多层统计模型应用到仅有两个调查数据的香蕉组织形式绩效的预测中,计算了预测误差,并且比较了幂单变量整体模式累加多层统计模型和单变量整体模式累加多层统计模型的预测结果.     

Copula函数模型的选择

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用.目前Copula函数在实际应用中的一个关键问题是函数模型的选择.文章通过实例对Copula函数模型的选择问题进行了探讨,验证了各种方法的有效性.     

基于多元统计检验的综合评价模型

本文提出利用多元统计技术对社会经济综合评价模型及评价结论进行检验.建立了包括构建模块、评价模块和检验模块的评价模型.在评价过程中引入检验反馈,实现了在评价中完善模型和修正评价结论的功能,模型能够适应评价对象和指标体系的变化.以浙江省县域水利现代化评价为例介绍了模型的运用.     

Choosing Between the Sample-Selection Model and the Multi-Part Model

Hay and Olsen (1984) incorrectly argue that a multi-part model, the two-part model used in Duan et al. (1982,1983), is nested within the sample-selection model. Their proof relies on an unmentioned restrictive assumption that cannot be satisfied. We provide a counterexample to show that the propensity to use medical care and the level of expense can be positively associated in the two-part model, contrary to their assertion. The conditional specification in the multi-part model is preferable to the unconditional specification in the selection model for modeling actual (v. potential) outcomes. The selection model also has poor statistical and numerical properties and relies on untestable assumptions. Empirically the multi-part estimators perform as well as or better than the sample selection estimator for the data set analyzed in Duan et al. (1982, 1983).     

计量经济学和统计学视角下的线性回归模型——再议线性回归模型的设定

从属性、构建方法及意义等方面,分析研究线性回归模型在计量经济学和统计学两学科视角下的差异,并根据这种差异进一步提出回归模型的基本设定思路。研究表明:识别这种差异是完成模型设定工作的基础性和必要性举措,有助于实现线性回归模型的正确设定。以经典例证对计量经济学和统计学回归模型在应用中的区别以及模型设定问题进行进一步展示和分析。     

多水平模型及静态面板数据模型的比较研究

对两水平模型与静态面板数据模型进行对比分析：多水平模型主要用于分析具有层次结构的统计数据,面板数据模型是针对面板数据而提出的一种应用广泛的计量经济模型。面板数据可以看成是具有截面水平与时间水平的两层数据,两水平模型也能对面板数据进行分析,在一定条件下具有一定的相似性。因此,提出多水平的静态面板数据模型,为分析具有多个层次结构的面板数据提供分析工具。     

基于云理论的统计信息质量评估方法研究

针对统计信息质量评估方法的问题,给出一种基于云理论的统计数据质量评估方法。首先,确定云模型的评价等级语言粒度,对其进行软划分,并根据统计数据质量的评价指标体系从八个维度刻划数据质量评估云模型,利用云模型加权算术平均集成技术构造评价综合云;其次,结合云模型相似性的测度方法,根据综合云与评价等级云模型的相似度判断统计数据质量评估综合云的隶属等级。最后,通过实例表明方法的可行性和有效性,新方法可以作为统计数据质量评估和监管的一个参考。     

A Nonstationary Statistical Model for Computationally Intensive Numerical Ordinary Differential Systems

ABSTRACT

Computer models depending on unknown inputs are used in computer experiments in order to study the input-output relationship. Some computer models are computationally intensive and only a few computer runs can be made. A nonstationary statistical model that is used as a faster-running surrogate for computationally intensive numerical solvers of ordinary differential systems is proposed in this article. This statistical model reflects the dynamics of the system and, as a population dynamics example will show, it can be more accurate than a commonly used black box statistical model.     

The Scaled Uniform Model Revisited

Abstract

Sufficiency, conditionality, and invariance are basic principles of statistical inference. Current mathematical statistics courses do not devote much teaching time to these classical principles, and even ignore the latter two, in order to teach modern methods. However, being the philosophical cornerstones of statistical inference, a minimal understanding of these principles should be part of any curriculum in statistics. The scaled uniform model is used here to demonstrate the importance and usefulness of the conditionality principle, which is probably the most basic and less familiar among the three.     

A New Survival Model for the Diffusion Pattern of TV Programs

The study of television audience viewing behavior is very important. The results can provide broadcasters and advertisers useful information to increase the effectiveness of television programming and advertising. Based on hazard rate analysis for survival model, this research develops a new statistical model to fit the diffusion pattern of TV programs, which is a measure of the overall popularity of the program and is used as a criterion to sell the television time. The model helps the decision makers at the networks better understand the acceptance of the show and the underlying behavioral patterns of the viewers. It fits the empirical data in Hong Kong very well and outperforms the existing models. This basic model is then extended to the proportional hazard model to study the covariate effects on the likelihood of an individual watching the program at an earlier stage. Advertisers can benefit from these results in targeting their desired customers.     

Multinomial Logistic模型在区域高等教育资源结构优化中的应用

在区域确定的前提下,将各高等教育资源数据进行整理,建立Multinomial Logistic模型,分析各结构的相对发生比率以及各结构的最佳分布。分析该回归分析的多维发生比率,由此确定各种离散等级状态之间的调整方向及调整程度。对黑龙江省的各高等教育区域进行实证分析,结果表明,黑龙江省高等教育资源结构以教学型、教学研究型、研究教学型、研究型的比例来判断,高等教育效用有待于进一步挖掘。多维发生比率以及自变量对多维发生比率的变化影响这两个参数对区域高等教育资源结构优化起着关键作用。     

An Analysis of Nonlinearities,Heteroscedasticity, and Functional Form in the Market Model

Using a generalized specification of the single-index market model, this study examines the sources of statistical anomalies previously found in estimating the market model. Two generalized models are developed for juxtaposition with the traditional linear specification. The most general model is a Box–Cox model with different λ's and heteroscedastic errors. The empirical results indicate that previous findings of significant “nonlinearities” are primarily attributable to nonnormalities and unequal variance.     

Model averaging for M-estimation

M-estimation is a widely used technique for robust statistical inference. In this paper, we study model selection and model averaging for M-estimation to simultaneously improve the coverage probability of confidence intervals of the parameters of interest and reduce the impact of heavy-tailed errors or outliers in the response. Under general conditions, we develop robust versions of the focused information criterion and a frequentist model average estimator for M-estimation, and we examine their theoretical properties. In addition, we carry out extensive simulation studies as well as two real examples to assess the performance of our new procedure, and find that the proposed method produces satisfactory results.