缺失偏态数据下线性回归模型的统计推断

研究缺失偏态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏态数据,为克服样本分布扭曲缺点和提高模型的回归系数、尺度参数和偏度参数的估计效果,提出了一种适合偏态数据下线性回归模型中缺失数据的修正回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,并与均值插补、回归插补、随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正回归插补方法是有效可行的.     

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题.基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计.并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性.     

面板数据的自适应Lasso分位回归方法研究

如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。     

含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法

抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失情形下,如何对面板数据进行统计分析进行了阐述,主要采用的是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。     

基于随机抽取的AR模型定阶和参数评估

文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则.根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估.实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间.     

左删失数据的双惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法

在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中,通常包含大量截尾数据,若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型,参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂,造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时,在高维情形下,由于受大量未知随机效应的干扰,固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题,文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法,主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中,构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。     

测量误差模型稳健方法及应用研究

回归模型在经济学、生物医学、流行病学、工农业生产等众多领域有着广泛的应用,而在实际数据收集时常常出现无法获得变量的精确数据或全部数据的情况,即常碰到测量误差数据、缺失数据等复杂数据情形。对于回归模型中存在测量误差的情况,如在参数估计时不加以修正,则易产生估计偏差,使得估计精度下降。对于数据缺失情形,如不采取合理的处理方法也会导致模型分析结果不佳。故此,本文研究含有测量误差数据时,解释变量具有随机缺失时的线性测量误差模型和部分线性测量误差模型的稳健参数估计问题。本文提出了一种在测量误差服从拉普拉斯分布时参数的损失修正估计,通过蒙特卡洛模拟和医学研究中的实证分析,显示本文所提的估计方法具有偏差小、精度高、稳健性强的优势。     

基于分层模型的缺失数据插补方法研究

大规模抽样调查多采用复杂抽样设计,得到具有分层嵌套结构的调查数据集,其中不可避免会遇到数据缺失问题,针对分层结构含缺失数据集的插补策略目前鲜有研究。本文将Gibbs算法应用到分层含缺失数据集的多重插补过程中,分别研究了固定效应模型插补法和随机效应模型插补法,进而通过理论推导和数值模拟,在不同组内相关系数、群组规模、数据缺失比例等情形下,从参数估计结果的无偏性和有效性两方面,比较不同方法的插补效果,给出插补模型的选择建议。研究结果表明,采用随机效应模型作为插补模型时,得到的参数估计结果更准确,而固定效应模型作为插补模型操作相对简便,在数据缺失比例较小、组内相关系数较大、群组规模较大等情形下,可以采用固定效应插补模型,否则建议采用随机效应插补模型。     

非线性数据拟合的递推法及程序实现

文章对非线性回归模型的参数估计递推方法进行了介绍,给出了它们在非线性模型参数估计中的MATLAB实现.通过计算机仿真说明参数估计递推方法与传统数据拟合的方法相比,具有更好的拟合效果.     

存在自相关时检验和估计方法的改进——基于自回归分布滞后模型的自相关检验和参数估计

存在自相关时的自相关检验和参数估计是基础计量经济学的一个重要内容,并且存在自相关时的原模型已转化为自回归分布滞后模型。讨论存在自相关时的自相关检验和参数估计问题,提出了一种基于自回归分布滞后模型的自相关检验法,并同时给出了相应的参数估计。     

能耗指标的投入占用产出研究

能源是人类社会赖以生存和发展的物质基础。能源消耗指标成为当今社会经济工作的约束指标。本文利用投入占用产出技术分别提出了生产、生活以及进出口贸易领域的能耗指标,即：生产综合能耗指标,人均生活综合能耗指标和进出口完全能耗综合指标,并且利用能源投入占用产出表进行了模型分析。实证分析表明,新的能耗指标在国内外生产生活和进出口贸易领域的能源问题上具有很强的可比性和可操作性。     

乡镇统计工作机制有效运转的思考

 乡镇统计是统计工作的重要基础,同时也是目前统计工作的薄弱环节。巩固和加强乡镇统计工作,推动乡镇统计基础工作规范化建设,促进乡镇统计工作机制有效运转,本文提出了具体的设想和思考。本文重点从乡镇统计站建设、人员建设、制度建设三个方面,对乡镇统计工作机制有效发挥作用进行研究,目的在于推进乡镇统计工作机制产生有效生产力。     

利润最大化区位理论与广州高房价的根源

本文利用利润最大化区位理论,建立房价模型,实证研究广州房价持续上涨的根源。发现影响房价的主要因素是住房供给的短缺,次要原因是高成本以及严重的贫富分化。其体制根源在于自由竞争的地产需求市场与计划经济的地产供给市场之间的矛盾,政策根源在于政府变为“经济人”,一味经营城市,经济根源在于因竞争和权力垄断所导致的产业分化,社会根源在于广州市民不合理的住房消费习惯。因而,近期来讲,加大土地供给、改革土地出让方式、实行房地产累进累退税是抑制房价的关键,从长远来讲,要建立自由竞争的地产供给市场,变“经济人”政府为服务性政府,优化产业结构,取消“国字头”行业特权。     

公交车辆在中途站点的排队论分析

公交站台停靠区的排队问题决定了公交车辆的通行能力。把公交中途站台与公交车辆模拟成一个单服务系统、公车到达率 ,两服务率 、 的负指数分布的排队M/M/1/N系统。根据排队论理论,实测计算了北京中关村海淀黄庄、人民大学站点公交车辆排队队长,站内逗留时间等参数。结论为：城市主干道关键站台改造为主、副双公交站台制式以及调整公交线路布设,优化各线路发车频率是花费成本低,畅通成效大的解决站点塞车排队的方法。     

QUALITY CONTROL METHODS IN LARGE-SCALE ASSESSMENT PROCEDURES USING 'DOUBLE-MARKING' OR 'PARTIAL DOUBLE-MARKING'

Ensuring a standard of assessment in situations where marking panels are used is fraught with difficulties, particularly where essay-type responses are to be marked. This paper discusses statistical process control procedures, similar to those used in industry, to help moderate marking quality when ‘double-marking’ or ‘partial double-marking’ are used. When questions are assessed by the same two markers, the scores assigned to responses by each marker may be adjusted so that their assessments are on average equal in terms of location and scale. The paper also discusses methods of controlling sequential assessment, and demonstrates the application of these techniques in evaluating marker consistency, using data from school leaving examinations in geography.     

我国CPI波动的长期驱动力与短期驱动力 ——基于CPI分类指数的分析

 本文根据2001年1月至2008年4月我国CPI篮子的8类居民消费价格分类指数的月度数据,分析了我国CPI波动的特征,并运用Gonzalo和Granger(1995)以及Darrat和Zhong(2002)提出的检验协整系统中的长期驱动力和短期驱动力的方法,从CPI分类指数的角度实证分析了我国CPI波动的长期和短期的决定因素。研究结果显示我国CPI波动的具有明显的结构性,食品、烟酒及用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务等5类分类指数价格的变动是我国CPI波动的长期驱动力,而食品、衣着、医疗保健及个人用品等5类分类指数价格的变动是短期驱动力。     

森林总经济价值核算研究

森林总经济价值,又称森林的经济效益。人们关注森林对人类的影响,还仅仅是最近几十年的事,而进行测度森林效益的尝试,更只是最近若干年的事。直到现在,这种尝试都还很幼稚,很不完善。战胜了１９９８年特大洪灾之后的中国,人们对洪灾的教训及成因进行了深刻反思。作...     

人民币内向均衡实际汇率与错位测算：1997-2007

 本文基于行为均衡汇率(BEER)理论,运用边限协整检验方法,测算了1997年1月—2007年12月期间人民币内向实际汇率均衡水平和错位程度。实证结果表明：人民币内向实际汇率在大部分时间里错位,不过总体而言错位并不严重。     

中国制造业企业创新行为的观测和实证研究 ——基于浙江省制造业1454家企业问卷调查的分析

 本文在浙江省制造业1454家企业大样本调查问卷的基础上,在微观层面研究了企业创新行为以及影响因素。首先利用统计分析的方法考察了企业创新投入的特征、创新投入的行业分布以及创新投入的产出绩效,并且发现了企业规模与R&;D强度之间呈现倒U型关系,这与安同良等人发现的倾斜V型关系的结论不同。其次运用计量分析的方法在有效控制了企业所处行业的技术水平差异、企业产权结构、政府资金扶持、企业品牌和企业设备技术水平后,研究发现：企业规模与企业创新投入之间也呈现较明显的倒U型关系,并且存在规模“拐点”;企业知识产权战略对企业创新投入具有明显的促进作用;出口贸易对企业创新投入并不显著,但发达国家特别是针对发展中国家设置的技术性贸易壁垒的技术标准化要求对企业创新投入有比较明显的促进作用;而企业集聚对企业的创新投入的影响并不确定。     

中国各地区市场化进程区位分布的空间效应研究

 本文从空间分析的角度研究各地区市场化进程的空间效应及其对区域经济增长绩效的影响,空间计量经济分析的结果表明市场化进程的空间分布在整个样本区间与GDP、资本和劳动一样呈现出集聚的趋势,区域差异显著,各地区的市场化进程在地理空间上存在显著的自相关关系,证实了各地区市场化进程存在制度溢出效应。因此,在研究各地区市场化进程与经济增长关系时必须考虑其空间效应的影响,基于此结论本文运用空间计量模型测算了各地区市场化进程对经济增长的贡献。结果证实,考虑了空间效应后,市场化进程在1998～2001年阶段对经济增长的贡献约为6.2％,在2002～2005年阶段约为10.8％,这表明了市场化对中国的经济增长起到了重要的作用,而且近年来的贡献愈加显著。