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.     

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。     

分层抽样下的样本轮换理论研究

讨论用于回归估计的二相抽样理论在分层抽样下样本轮换后估计量的构造及其精度问题，并在构造的估计量的基础上计算了分层抽样下的最优样本轮换率，这对于深入研究分层抽样理论，使其估计量的精度提高，从而更好地实现抽样调查的目标有积极意义。     

论属性总体方差估计

计算抽样平均误差需要总体方差，总体方差通常未知，可以用样本方差代替总体方差。用样本方差替代属性总体方差是一个经常遇到的问题。文章阐述了在简单随机抽样时，因抽样方法不同，属性总体方差的无偏估计量是三种不同的形式，而一般理论书籍叙述的属性总体方差的无偏估计量是一种形式。用样本方差估计总体方差，只有样本调整方差才是总体方差良好的估计量，特别是在小样本的条件下比使用样本方差更为合理     

基于排序集抽样的分布估计

文章在排序集抽样下提出了对称分布函数的一个新估计量,证明出新估计量一致优于文献[1]提出的估计量,并分析出使相对功效达到最大的样本小组数.     

随机效应空间滞后单指数面板模型

对随机效应空间滞后单指数面板模型,本文构建了该模型的截面极大似然估计方法,从理论证明和数值模拟两方面分别考察了其估计量的大样本性质和小样本表现。研究结果表明:(1)在大样本条件下,估计量均具有一致性,并且参数估计量具有渐近正态性。(2)在小样本条件下,各估计量依然具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;空间权重矩阵结构的复杂性对空间相关系数的估计量影响较大,但对其他估计量的影响较小。     

辅以排序集样本的分层抽样方法研究

分层抽样中,样本在各层中的不同获取方式会对估计量的精度和试验费用产生一定的影响,而已有的理论方法大多不能在提高精度的同时降低调查费用。为此,将排序抽样与分层抽样方法相结合,提出了辅以排序集样本的分层抽样方案,并得到了总体均值的估计量以及这一估计量的良好性质。这些结果表明,与单一的分层随机抽样相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度,同时也节约了各层抽样调查的费用。     

有辅助变量可利用时估计量的选择

文章给出抽样调查中有辅助变量可利用时在回归估计量与分层样本估计量、回归估计量与PPS估计量之间进行选择的准则.     

基于核实数据的正态总体估计问题探讨

文章研究基于替代与核实数据样本下正态总体的参数估计问题，利用核权函数法构造估计量。得到该估计量的强相合性及渐进正态性，从而给出参数的区间估计。最后用实例验证该估计量的合理性。     

带异质线性趋势的动态二元选择面板模型估计

本文提出了带异质线性趋势的动态二元面板模型的极大似然偏误纠正估计量和近似条件Logit估计量。我们给出了通常极大似然估计量偏误的解析形式,并提供了相应的估计方法。小样本实验表明近似条件似然函数可以很好的消除异质性参数的影响,而偏误纠正估计量可以显著的修正极大似然估计量的偏误。最后我们将本文提出的方法应用到现金红利支付模型。