基于样本回答率视角下的总体参数估计

文章构建了基于样本回答率视角下的总体参数估计量模型,讨论了总体参数估计量方差及方差的估计,实证检验了估计模型,并分析了样本回答率对总体参数估计精度的影响.     

大数据背景下网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断研究

随着大数据与互联网技术的迅猛发展,网络调查的应用越来越广泛。本文提出网络调查样本的随机森林倾向得分模型推断方法,通过构建若干棵分类决策树组成随机森林,对网络调查样本单元的倾向得分进行估计,从而实现对总体的推断。模拟分析和实证研究结果表明:基于随机森林倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差均比基于Logistic倾向得分模型的总体均值估计的相对偏差、方差与均方误差小,提出的方法估计效果更好。     

网络访问固定样本调查的统计推断研究

如何解决网络访问固定样本调查的统计推断问题,是大数据背景下网络调查面临的严重挑战。针对此问题,提出将网络访问固定样本的调查样本与概率样本结合,利用倾向得分逆加权和加权组调整构造伪权数来估计目标总体,进一步采用基于有放回概率抽样的Vwr方法、基于广义回归估计的Vgreg方法与Jackknife方法来估计方差,并比较不同方法估计的效果。研究表明:无论概率样本的样本量较大还是较小,本研究所提出的总体均值估计方法效果较好,并且在方差估计中Jackknife方法的估计效果最好。     

关于分层线性模型样本容量问题的研究

文章运用lackknife和Bootstrap的方法,对参数估计的方差进行改进,构造了合适的参数估计的置信区间.通过样本组数和组内个体数的变化,利用数据模拟的方法进行研究,表明参数估计的可靠性很大程度上依赖于组数;对于固定效应参数,组数取30就可以得到可靠的估计值.对于σ和方差协方差成分T,组数分别取50和70才能得到可靠的估计.     

基于格点搜索的随机效应的GLS估计

面板数据随机效应模型两步回归法参数估计使用的方差分量来自第一步的回归估计,它没有考虑方差分量的精度。为了弥补这一缺陷,故提出最优方差分量法（Optimal Variance Component）,简称OVC。OVC方法增加了＂格点搜索＂技术,能够提供更多的方差分量组合,因此在一定程度上提高了参数估计的精度。蒙特卡罗模拟的结果虽然支持上述论点,但该方法却存在一定的问题,仍有待进一步完善。     

动态面板模型参数估计方法的比较研究

本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效.结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高.当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计.固定效应方差比越大,弱工具变量检验的LM和CLR功效越稳健.本文最后将不同的动态面板模型估计方法,应用于劳动力迁移引致的区域工资差距问题的研究,进一步验证了蒙特卡洛模拟研究结论的稳健性.     

回归模型的异方差性消除方法探讨——以SPSS和Eviews为分析工具

异方差性的消除方法是采用加权最小平方法进行参数估计,用自变量的幂函数的倒数形式作为权数对原模型进行加权;SPSS提供了权数估计的功能,但我们研究发现,SPSS提供的权数有时并不能消除异方差;我们的观点是,能够消除异方差的权数形式才是最有的权数。     

基于多重插补的分层抽样估计方法与应用

依据一定的抽样方法在动态总体中选定的样本，在前后两期调查中会出现部分样本丢失的情况，从而导致部分样本调查数据的缺失，如果直接忽视丢失样本信息，则会降低样本的有效性，影响总体参数估计的精度。文章针对动态总体分层抽样中前后两期样本出现丢失的情况，将前期样本信息在第二期内消亡和新生的样本视为不可观测样本，采用多重插补技术对丢失样本目标变量值进行估计，设计出基于多重插补技术的第二期分层样本的参数估计方法，并构造相应的估计量。实验表明，基于多重插补技术的分层抽样具有优良性，设计的参数估计量具有无偏性，且较为有效。     

国家统计局统计科学研究所、农村抽样调查总队联合征集农村抽样调查理论与方法论文

征集的论文主要内容是抽样方法在农村社会经济调查中应用的理论研究与实践总结。重点参考题目如下:(1)农产量抽样调查中播种面积的调查与计算方法问题;农产量预测方法研究;(2)现行方案中多阶段对称等距抽样方法的误差计算的研究;农村住户多主题调查抽样误差计算方法研究;(3)农村抽样调查的样本(主要包括住户样本和产量样本)轮换设计、方法、参数估计、方差估计、方差比较等问题的研究。     

基于两正态方差比的参数灰色估计研究

两个正态总体方差比的区间估计理论是现代数理统计学的基本理论,但经典数理统计学的参数估计理论是基于随机的明确性数据构建的理论.但实际经济社会中存在大量不明确性数据,如模糊、灰色等数据信息,面对这类不明确性数据,如何进行符合现实的科学合理地估计和推断.在随机数据的置信区间理论基础上,文章借助灰色系统的基本理论,构建两个正态总体方差比的参数灰色估计理论,提供比置信区间理论更多的信息.     

网上调查应注意的几个问题

国际互联网的飞速发展,正在把 我们带入一个激动人心的网络世界。适应网络时代的调查方式──网上调查随之产生。网上调查是利用网络作为信息收集渠道,获得即时有针对性的各种信息的一种调查方式,具有很高的时效性和效率,可以节省大量调查费用和人力,是二十一世纪调查研究收集数据的主要手段之一。由于国内上网用户数量有限,网上调查也刚刚起步,网上调查的使用具有一定的局限性,应注意以下几个问题: 样本的代表性网上调查的调查对象仅限于网民,网民的构成决定着预定的被调查者是否构成群体规模。如果被调查规模不够大,样本往往缺…     

基于GARCH模型的金融冲击对企业产出影响研究

利用GARCH模型,计算了来自货币供给、汇率以及股市波动因素的金融冲击,结果表明GARCH模型能够很好地反映金融冲击情况。根据GARCH模型分析结果,利用面板数据模型研究了金融冲击对企业产出的影响,实证研究显示:金融冲击会对企业产出有显著的影响,但单独股市波动的冲击对就业影响不显著;资产负债率高的企业,金融冲击会导致产出更大的下降。     

ARCH类模型在风险价值测度中的应用

将ARCH类模型用于计算风险价值，会在很大程度上提高风险价值测度的精度。通过理论分析和实证分析都表明，利用ARCH类模型计算金融资产的风险价值，可以体现其收益率的分布状态和波动性的影响作用，适应风险价值计算的需要，能够提高风险价值的计算精度。     

连续性抽样估计方法研究综述

根据国外的理论研究及应用的经验,预计连续性抽样估计方法在中国的应用前景非常广阔。因此,将连续性抽样估计方法作为研究对象,对国外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并比较分析各类连续性抽样估计方法,归纳出存在的问题及未来研究的趋势,为后续的研究提供参考,同时为该方法顺利地应用到中国实际调查工作中奠定理论基础,从而进一步推动中国统计调查方法体系的改革与发展。     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.     

Bounds on Sample Variation Measures Based on Majorization

Using majorization theory, upper and lower bounds are derived for different measures of variation as progressively more items of information are available about the sample data. As a convenient starting point, bounds are first established for a one-parameter family of variation measures, which is a generalized mean difference measure of which Gini's mean difference, the standard deviation, and the range are particular cases. While, as pointed out, some of the derived bounds are well known, others do not appear to have been published and are tighter than established bounds. Some 40 different bounds are derived, besides any number of bounds given for the generalized family of variation measures. A number of interesting inequalities are also derived on the basis of some of the bounds. While the bounds have been developed in terms of real-valued sample data generally, the paper concludes with a brief discussion of the bounds for categorical data when the sample data consists of frequencies (counts).     

Influence on tests with focus on linear models

To assess the influence of single observations on the parameter estimates, case-deletion diagnostics are commonly used in linear regression models; one example is Cook's distance. For nested parametric models we consider a deletion diagnostic for evaluating the influence of a single observation on the likelihood ratio (LR) test. In order to have a common scale as reference, the asymptotic distribution of the diagnostic is derived and the values of the diagnostic are converted to percentiles. We focus on linear models and general linear models, and in these cases explicit results are derived. The performance of the diagnostic is explored in two small bench mark examples from linear regression and in a larger linear mixed model example.     

A note on characterizations based on truncated expectations

Many characterization results of the bivariate exponential distribution and the bivariate geometric distribution have been proved in the literature. Recently Nair and Nair (1988b, Ann. Inst. Statist. Math. 40 (2), 267–271) obtained a characterization result of the Gumbel bivariate exponential distribution and a bivariate geometric distribution based on truncated moments. In this note, we extend the results of Nair and Nair (1988b) to obtain a general result, characterizing these two bivariate distributions based on the truncated expectation of a function h, satisfying some mild conditions.     

基于粗糙理论的高速公路财务评价方法研究

在粗糙理论的背景下,介绍一种高速公路财务评价方法,该方法视高速公路中各评价指标的基础数据或参数为粗糙变量,构建粗糙向量,并提出粗糙模拟技术以及粗糙条件下求解指标期望值、概率和关键值的一般方法和步骤;最后举例说明该方法的可行性和有效性.     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。