PPS抽样下比率估计量的构建及应用

在PPS抽样的估计阶段为提高估计精度,利用比率辅助信息分别构建比率HH和比率HT估计量,并对这两种新估计量的性质进行研究,推导得到了估计量均方误差的近似表达式。同时,结合实例进行对比分析,展示了新估计量的优良性质。     

时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。     

四分之一轮换面板下的稳健估计方法

文章从过度置信度视角考察了广义最小二乘估计量在四分之一轮换面板下产生的偏误问题,并提出了一种稳健估计方法来修正过高的过度置信度,进而提高估计精度。在一定的设计条件下,证明了修正后的估计量具有一致性和渐近正态分布特征等优良性质。模拟研究结果显示,与四分之一轮换面板下广义最小二乘估计量相比,提出的估计方法在保持相对偏差和均方误差基本不变的情况下,有效降低了过度置信度。     

捕获再捕获抽样估计量的模拟研究

目前,捕获再捕获抽样已广泛应用于生物科学、社会科学、生命科学和医学的调查研究中。为此,对捕获再捕获抽样的最常用的Lincoln-Petersen估计量和Chapman估计量进行模拟比较,提出新的有偏估计量,其偏差介于上述两个估计量之间。理论和模拟结果显示：新估计量有时优于其它两个估计量;在实际应用中,当上述两个估计量较难取舍时,新估计量可以作为一个更好的选择。     

双重抽样框下项目无回答插补估计方法研究

抽样调查工作中无回答情形不可避免,双重抽样框下亦如此,因此需要对双重抽样框下抽样调查项目无回答造成的估计量偏差进行纠偏校正。首先通过二重抽样获取辅助变量的信息,使用其构造比率估计量与比率型指数估计量的组合估计量对双重抽样框下抽样调查中项目无回答数据进行插补,得到对应各部分子总体的均值估计,再用Hartley估计量的形式对总体总值进行估计。通过计算估计量偏差、均方误差及最优权重系数,对比相同条件下完全回答时同类型组合估计量均方误差的相对精度损失与使用单一比率型指数估计量的相对精度损失,随机模拟结果显示损失率较低,插补方法有效。选择合适的辅助变量构造比率估计量和比率型指数估计量的组合估计量做插补值,更充分利用辅助变量和已回答研究变量信息,基于提出的组合估计量于抽样调查工作具有一定的应用价值。     

改进的汉森-赫维茨估计量及其应用

本文利用阈值截断方法对经典的汉森-赫维茨估计进行修正,提出改进的汉森-赫维茨估计量（简称IHH估计量）。理论上,本文证明了IHH估计量的相合性,渐近无偏性和渐近正态性,并给出了IHH估计量的均方误差及其无偏估计。此外,基于IHH估计量,本文分别对分层抽样和二阶抽样下的有限总体估计进行改进。为说明所提出方法的有效性,本文比较了所有改进估计量和传统估计量的均方误差。最后,数值分析进一步说明本文提出的估计量具有更高的精度。     

基于金融高频数据的VaR研究

选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确.高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确.但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知.因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析.通过实证研究表明V2R序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据.     

人口普查净误差估计中的三系统估计量研究

本文针对作为当今人口普查质量评估领域主流方法的双系统估计量因受独立性不满足困扰而有偏估计总体人数的问题,明确提出了用三系统估计量替代双系统估计量的研究目标.三系统估计量指的是依据对同一时点上同一总体的人口普查、人口普查之后的质量评估调查和人口行政记录系统这三个不同途径获得的三份人口登记数据来估计总体人数所使用的估计量.为实现上述目标,采用实地调研、数理模型、抽样估计与实证分析相结合的研究方法,以及借鉴国际相关前沿研究成果的研究思路,研究了人口普查质量评估中三系统估计量的构建、三系统估计量应用操作等问题.通过理论与实证研究,得出如下结论:三系统估计量能够有效地摆脱双系统估计量的独立性约束从而解决估计量偏误的问题;将三系统估计量应用于人口普查质量评估,必须科学合理地解决三个人口登记系统定格在统一的标准时点、人口在三个登记系统等概率分层、用人口普查质量评估调查样本对三系统估计量再估计等实践方面的问题;基于Logistic回归模型的三系统估计量可以较好地实现人口等概率分层目标,但尚有较多的理论与实践问题有待研究解决,在这一问题上有着相当大的研究空间.建议我国在未来人口普查质量评估中应用三系统估计量.     

创业活动指数的哈特利估计量构造

文章讨论了“全球创业观察”研究项目中成年人调查所涉及到的一个方法论问题.该项目规定,可以用随机拨号电话抽样调查或面访抽样调查方法进行成年人调查以获取计算该项目核心指标全员创业活动指数所需要的数据.文章建议,假若进行随机拨号电话抽样调查,在当前固定电话和移动电话同时占领市场的条件下,同时从两个电话网抽样框抽取样本,应用哈特利估计量来估计总体的全员创业活动指数.讨论了怎样依据从手机抽样框获得的成年人个人逆抽样样本以及从固定电话抽样框获得的成年人群体逆抽样样本,运用哈特利估计量来构造全员创业活动指数估计量以及估计这个估计量的方差的详细过程.     

右删失数据风险函数直方图估计

鉴于生存分析中风险函数较生存函数更能反映生存数据内在失效机制,基于累计风险函数的Nelson-Aalen估计量,构造了右删失数据风险函数的新直方图估计量,并对该估计量的偏差、方差、积分均方误差等统计性质进行了论证,对该估计量的使用注意事项进行了说明,通过数值模拟进一步说明了新估计量的合理性。     

广义经验似然估计量的结构参数检验水平校正

文章首先从理论上揭示了广义矩估计量隐含的等概率加权,会导致结构参数检验存在严重的显著性水平扭曲。随后,本文应用广义经验似然估计量校正了水平扭曲。进一步,蒙特卡罗仿真基础上的比较研究证明了这一校正有效。文章研究表明,在对结构参数进行假设检验时,为保证结论的稳健性,应使用广义经验似然估计量并由此来形成检验结论。     

人口普查遗漏的组合式估计方法

以人口普查标准时点上的人口总体(全国、全国以下各行政区)为研究对象,研究如何利用对总体登记的普查人口名单和覆盖调查人口名单构造的组合式遗漏估计量估计人口普查遗漏⁽(1))人口数。目前各国政府统计部门在人口普查遗漏估计中主要使用单重遗漏估计量,但该方法未包括同时遗漏于这两份调查人口名单的双重遗漏人口,低估了总体普查遗漏人口数。组合式遗漏估计量除了包括单重遗漏人口外,还包括了双重遗漏人口,避免了单重遗漏估计量的缺陷。采取抽样估计和数理模型相结合的方法研究单重遗漏估计量、双重遗漏估计量和组合式遗漏估计量,理论和数据分析结果表明：组合式遗漏估计量在抽样估计精度和遗漏人口数估计上优于单重遗漏估计量,尤其是在分析双重遗漏人口特征和改进未来人口普查登记工作等方面;在使用刀切法近似计算总体的组合式遗漏估计量的抽样方差时,不能忽视等概率人口层之间的协方差,否则可能低估或高估其抽样方差;单重遗漏估计量和组合式遗漏估计量属于有偏估计量,要使用均方误差比较其估计精度。本文创新之处在于,利用原始数据全面演示了单重遗漏估计量、双重遗漏估计量和组合式遗漏估计量及其抽样方差估计量等的详细计算过程...     

基于粗糙性惩罚的变系数纵向数据模型的参数估计

对纵向数据变系数模型参数估计问题,文章采用构建惩罚似然函数的方法优化选择估计量,并采用三次样条作为惩罚项来控制其光滑性,通过选择合适的光滑参数优化变系数的估计量;然后讨论估计量的数字特征,并通过计算模拟验证结论。     

使用变异系数和Kurtosis系数的双辅助变量的比估计

文章以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的使用两个辅助变量的比估计法,研究了这种方法下估计量的均方误差,证明了在一定条件下这种方法下的估计量优于传统的使用双辅助信息的比估计量,同时对这些估计量进行了比较。并且从数值角度得到了验证。     

基于回归组合技术的连续性抽样估计方法研究

在使用样本轮换的连续性抽样调查中,不仅可以利用前期调查的研究变量的信息,还可使用现期调查的辅助变量信息来建立回归模型进行回归估计,进而构造回归组合估计量,并在此基础上确定最优样本轮换率和最优权重系数,使得回归组合估计量的方差最小,从而更大程度地提高连续性抽样调查的估计精度。     

基于组合式三系统估计量的人口普查净误差估计

研究组合式三系统估计量,旨在为政府统计部门设计人口普查净误差估计方案提供重要参考,提高净误差估计精度。研究对象是人口普查标准时点上的人口总体。利用对这个总体登记的普查人口名单、事后计数调查人口名单和行政记录人口名单构造的组合式三系统估计量,解决当今人口普查净误差估计前沿方法的普通三系统估计量所存在的问题。这些问题包括未考虑到不同信息的重要性,以及在使用之前还要进行复杂的检验或选择。为实现这一目标,采取数理模型方法研究组合式三系统估计量及其与之相关的抽样及估计问题。研究结果表明：组合式三系统估计量须在等概率人口层建立,分层刀切法适合于近似计算其抽样方差;事后计数调查人口的构成方法影响组合式三系统估计量的估计精度。采用A构成法建立的组合式三系统估计量在抽样估计精度方面优于使用B构成法构造的组合式三系统估计量;在计算组合式三系统估计量估计的总体实际人口数的抽样方差时,不能忽视协方差的存在,否则低估或高估总体的抽样方差。研究创新是提出抽样登记的、人口移动的组合式三系统估计量。研究价值在于,将目前的普通三系统估计量拓展到组合式三系统估计量,丰富了三系统估计量理论,拓宽了人们研究三系统估计量的视野...     

放回抽样下HT估计量的性质及应用

放回抽样下传统的估计方法是采用Hansen-Hurwitz估计。而放回抽样下HH估计量并不是一致最小方差无偏估计,本文提出了另一种估计方法,即采用Horvitz-Thompson估计,并论证了放回抽样下HT估计量的三条定理,及与HH估计量的比较。然后以放回简单随机抽样和PPS抽样为例,通过理论公式、计算机模拟以及具体案例,进行更具体的分析。说明在一定条件下,HT估计量相对更优。在实际应用中,本文也提出了通过比较方差估计作为选取估计量的准则。     

收入基尼系数的统计推断

 基尼系数估计量的统计推断是基尼系数研究的一个重点。本文我们使用Davidson（2009）提出的近似大样本渐进分布方法,对收入基尼系数估计量进行统计推断,包括计算估计量的标准差、构造置信区间和进行假设检验。通过模拟试验,我们验证了在小样本情形下,依据该方法所做的统计推断具有较高的可靠性。在此基础上,我们对我国城镇居民的真实收入基尼系数进行了统计推断。     

基于动态收缩法的大维协方差阵的估计及其应用

文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS).该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响.通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利.     

第三类Tobit模型的半参数估计方法

本文给出第三类Tobit模型的一种新的半参数估计方法。在独立性假设下,利用主方程和选择方程中可观察受限因变量的条件生存函数所满足的关系式,构造第三类Tobit模型参数的一步联立估计量。在已知选择方程中参数一致性估计量的条件下,这种方法也可用于构造主方程模型参数 的两步估计量。本文证明了所提出的一步联立估计量和两步估计量的一致性和渐近正态性。实验模拟表明,我们提出的估计量在有限样本下具有良好表现,且一步联立估计量的有限样本表现优于或接近于Chen（1997）的估计量。