面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

短面板随机效应模型的分位数回归方法及模拟

对于随机效应面板数据的分位数回归研究的难点在于如何处理截面内存在的相关性,文章借助分位数回归与ALD分布之间的关系,提出了带有Copula相关结构的分位数回归的极大似然估计法,其中Copula函数可用来表示短面板中的截面内相关性.通过数值优化算法迭代求解目标函数可得参数估计值,蒙特卡洛模拟结果显示该方法的均方误差更小,因此更为精确可靠.     

我国碳排放收敛性:基于面板数据的分位数回归

文章介绍了分位数回归方法以及碳排放量出现收敛的相关原因。通过研究全国28个省碳排放的变异系数,对碳排放做σ收敛分析;然后运用分位数回归对各省的面板数据做绝对β收敛分析。进一步,引入控制变量,建立条件β收敛模型,进行分位数的相对收敛性研究。结果表明,各省区普遍存在绝对收敛和条件收敛,但不存在俱乐部收敛;从长远看,省际间人均碳排放量的差距将会自动消除,碳排放量终将成为一个通用的标准化指标。     

基于Gibbs抽样算法的面板数据分位回归方法

 文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法。文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息。     

分位数回归及应用简介

文章介绍了分位数回归法的概念、算法及主流统计软件R和SAS计算时的语法,并通过实例与以普通最小二乘法为基础的线性回归进行了对比,展现了分位数回归的巨大魅力。     

分位数回归的思想与简单应用

与普通最小二乘法相比,分位数回归能够更充分反映自变量对不同部分因变量的分布产生不同的影响,有着十分广泛的应用。本文对分位数回归的思想做了一个简单的介绍,并将其方法应用于恩格尔定律中,比较分析了异方差和同方差下分位数回归与普通最小二乘法的优劣。     

面板数据的分位回归方法及其模拟研究

文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法。文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息。     

分位数回归技术综述

普通最小二乘回归建立了在自变量X=x下因变量Y的条件均值与X的关系的线性模型。而分位数回归（Quantile Regression）则利用自变量X和因变量y的条件分位数进行建模。与普通的均值回归相比,它能充分反映自变量X对于因变量y的分布的位置、刻度和形状的影响,有着十分广泛的应用,尤其是对于一些非常关注尾部特征的情况。文章介绍了分位数回归的概念以及分位数回归的估计、检验和拟合优度,回顾了分位数回归的发展过程以及其在一些经济研究领域中的应用,最后做了总结。     

阿基米德Copula分位数回归曲线推导与模拟

文章把分位数回归理论和相关结构函数Copula结合起来,介绍了分位数回归和相关结构函数Copula,给出了阿基米德Copula和Copula分位数回归曲线的定义,推导出了阿基米德Copu-la分位数回归曲线。最后,通过模拟研究表明Copula分位数回归估计方法的精确性。     

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性.当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现.最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素.     

基于非平衡面板数据的制造业、服务业与人均收入的统计检验

文章选取1980-2011年184个国家制造业、服务业与人均收入水平的非平衡面板数据,利用分位数回归与广义最小二乘法,对三者之间的关系进行实证研究.分位数回归结果发现:随着人均收入水平的逐步提高,人均收入对制造业发展水平产生的创造效应总体上呈现为下降趋势;而对服务业发展产生的创造效应,在服务业发展水平较低时产生的创造效应较大,在服务业发展水平较高时产生的创造效应较小.广义最小二乘法回归结果表明:制造业与人均收入之间存在着显著的负向关系,而服务业与人均收入之间却存在着显著的正向关系.     

分位数回归曲线相交问题的修正

在实际应用中,对于有限的样本,分位数回归存在一个普遍的问题,即不同分位数回归曲线会出现相交的现象.这一现象违背了基本的概率理论:分位数函数的单调不减性.文章基于中分布函数样本分位数的定义的启发,对分位数回归曲线相交问题提出一种修正方法:利用两条不同回归曲线的加权组合对所需要修正的回归曲线进行修正,并通过一个实例表明所提出的修正方法是简单有效的.     

带测量误差的分位数回归模型的参数估计研究

近年来,研究预测变量带测量误差的分位数回归模型的参数估计问题已逐渐成为统计学中的一大热点问题,但由于带测量误差的分位数回归模型的参数估计十分复杂,所以相关研究很少,而目前的研究主要集中于误差分布为球形对称分布的正交回归法和误差分布自由的校正损失函数法等。在回归误差分布为正态分布的假设下,提出修正因子得分法(CFS),即在因子得分法的基础上进行参数估计,并对估计偏差进行修正得到最终估计;通过模拟研究,比较修正因子得分法相对正交回归估计(H-L估计)的优劣,并对修正因子得分法进行综合评价。     

中国系统性金融风险对宏观经济的影响研究

基于2007年1月至2017年12月月度数据,本文首先选取金融机构极值风险、金融体系间的传染效应、金融市场的波动性和不稳定性、流动性和信用风险4个层面的14个代表性指标测度了系统性金融风险;然后运用分位数回归度量了单个系统性风险指标对宏观经济的影响;最后运用偏最小二乘分位数回归法构建一个系统性金融风险综合指标进一步实证分析系统性金融风险对宏观经济的影响。研究结果表明：①单个系统性金融风险指数中机构极值风险类别下的指标对宏观经济的影响最大,其中金融体系巨灾风险指数影响效果最显著;②运用偏最小二乘分位数回归构造的系统性金融风险综合指标较之单个系统性金融风险指标,能够更稳健地反映系统性金融风险对宏观经济的影响状况;③从测度效果来看,单个系统性风险指标和系统性金融风险综合指标在下尾分布（0.2分位数）的结果明显优于中间分布（0.5分位数）和上尾分布（0.8分位数）。     

无条件分位数回归：文献综述与应用实例

条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中,无论个体的年龄,性别与家庭特征如何,教育程度对于个人收入的异质性影响是人们关注的重点,即人们想了解收入关于教育程度的无条件分位数估计。本文旨在介绍近年来发展起来的无条件分位数回归(unconditional quantile regression,UQR)技术并梳理相关文献。特别地,本文介绍三种重要的无条件分位数回归模型：Firpo, Fortin和Lemieux(2009)提出的的再中心化影响函数(recentered influence function, RIF) 回归,Frolich和Melly(2010)提出的无条件分位数处理效应模型与Powell(2010)提出的一般无条件分位数回归。另外,论文还运用一个研究居民收入分配格局变化对其医疗支出影响的实例详细说明了新方法的应用。     

金融衍生产品风险的计量方法

风险因子和资产回报之间的非线性关系以及回报分布形式的复杂性在金融世界中广泛存在,非线性特征和分布形式给传统风险度量造成了技术上的困难,针对这些特征的新理论模型中,基于g-h分布的分位数回归方法就是其中之一。计算机模拟的结果显示,用基于g-h分布的分位数回归法计量金融风险,比传统的Delta法、Delta-Gamma法更加精确,而且比蒙特卡罗模拟法更加简便易行。     

就业公平对中国城乡收入差距的影响研究

文章采用固定效应惩罚分位数回归的估计方法,选取1997-2012年的省际面板数据考察了中国就业公平对城乡收入差距的影响,结果表明:劳动力受教育水平和就业保护水平对缩小城乡收入差距存在“正向效应”,稳定就业占比对缩小城乡收入差距存在“负向效应”;在不同分位数水平下,劳动力受教育水平对城乡收入差距的影响呈U型趋势,稳定就业占比对城乡收入差距的影响则逐渐下降.     

分位数回归与上证综指VaR研究

把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中，建立上海股市收益率的条件分位数回归模型，描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型，并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR，并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的，由外推法预测的结果相对小一些。     

技术进步、劳动力投入和能源约束对内生经济影响的实证检验

文章构建了一个包含技术进步、劳动力投入和能源约束在内的经济最优增长模型,探讨技术进步、劳动力投入和能源约束对内生经济的影响.结果表明经济增长率每提高一个单位,能源消耗增长率将会提高1-σ个单位;技术进步、劳动力投入在一定程度上可以缓解节能减排对经济增长的负面影响.并采用可行广义最小二乘法(FGLS)和面板数据分位数回归对2004-2012年各省份的面板数据进行实证分析.     

教育投资风险的区域差异分析——基于分位数回

本文从明瑟收入方程入手,在1987—2005年完整的教育发展的面板数据的基础上．利用分位数回归对我国三个地区的三个不同阶段的教育投资风险进行实证分析。结果表明：我国东部、西部、中部地区在不同分位点下的教育收益率各不相同,而且不同阶段的教育投资风险存在显著差异。东部、中部的教育投资风险呈上升趋势、西部的教育投资风险呈下降趋势。