空间自回归模型及其估计

一、概述在经济问题研究中,处理的数据分为时间序列数据、截面数据以及截面时间序列数据(paneldata)。应用回归模型研究变量之间的关系时,假设模型满足Gauss_Markov条件,当研究的数据是时间序列时,通常会存在序列相关,针对这类数据的问题可以结合时间序列分析的方法加以处理;如     

随机效应变系数空间自回归面板模型的估计

具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛.本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好.     

基于空间自回归模型的中国能源利用效率区域特征分析

一、引言目前,有关中国能源利用效率的研究取得了丰硕的成果,获得了一些非常有价值的结论。但是,大多数研究采用的是时间序列分析方法[1—4],较少进行截面的空间分析,涉及的主要是产业结构、技术创新等传统变量,较少涉及空间分布格局的描述或统计分析,而对区域经济增长和能源利用效率的空间相似性或差异的研究更少。中国幅员辽阔,地区间的空间差异非常明显,传统上利用全国能源利用效率时间序列数据进行分析,往往会掩盖这种十分显著的区域空间差异。因为存有空间差异,时间序列回归方法不再适合于解释能源利用效率与经济发展间的复杂关系,难以…     

可变系数空间自回归模型的参数估计

传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。     

农村老人生活满意度研究——基于河南省的实例

采用问卷调查法对河南省14个地市的1 400位60岁以上的农村老人生活满意度进行调查,运用序列logit回归模型对农村老人生活满意度的影响因素进行分析。结果显示,农村空巢老人的生活满意度主要受居住满意度、身体健康状况、日常医疗费用承担能力和就医便捷度等变量的正向显著影响;农村非空巢老人的生活满意度主要受居住满意度、经济满意度、身体健康、就医的及时度、与子女的关系质量、能不能帮子女做家务以及是否享有养老金等变量的正向显著影响,受心理孤独烦闷感等变量的负向显著影响。老有适居、身体健康、病有所医等是影响所有农村空巢和非空巢老人生活满意度的共同因素,对于非空巢老人而言,为了提升生活满意度,还需要子女在与老人的互动中多为老人考虑,维护老人的价值和尊严。     

基于贝叶斯自激励门限自回归模型的中国GNP经济分析

文章通过建立贝叶斯自激励门限自回归(SETAR)模型,对改革开放30年来我国国民生产总值(GNP)年度增长率的变化趋势进行了分析研究。采用贝叶斯统计推断方法估计出所建立模型的参数,并对近几年GNP做了相应的预报研究。研究表明在此后几年内我国GNP与GDP仍不能同步增长,且增长率有逐步拉大趋势,GNP的增长率呈非线性缓慢上升。     

空间自回归模型的局部影响分析和运用

由于空间数据的相依特性，使得通常的删除点诊断异常值的方法不适合采用。为了寻找数据中的异常点和影响点，采用局部影响分析技术，通过引入扰动的方法来发现影响点，最后通过实例说明局部影响分析技术能够有效地发现模型中可能的影响点，并且能够揭示更多的细节信息。     

平滑转移空间自回归模型下IV方法参数估计值的一致性研究

本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式：平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下主要讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也作了相应比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,我们证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好的支持了一致性结论。     

基于逆跳MCMC的贝叶斯分位自回归模型研究

考虑到传统信息理论方法确定模型存在不足,在贝叶斯理论框架下提出了基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法确定分位自回归模型阶次的方法。在时间序列服从非对称Laplace分布的条件下,设计了马尔可夫链蒙特卡罗数值计算程序,得到了不同分位数下模型参数的贝叶斯估计值。实证研究表明：基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法的贝叶斯分位自回归模型能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。     

基于贝叶斯向量自回归方法的钢材消费量预测

针对我国工业化和城市化进程加快发展、钢材表现消费量持续上升的客观现实,文章构建了包括GDP、城镇固定资产投资、广义货币供应量和钢材表观消费量的贝叶斯向量自回归钢材表观消费量预测模型,实证结果表明,BVAR(2)模型能较好地预测我国月度钢材表观消费量,其短期预测能力优于常用的ARIMA模型,同时,GDP增速的上涨对未来我国钢材表现消费量将产生较大的持久拉动作用;广义货币供应量增速的上涨会对其产生短暂的拉动作用;固定资产投资增速的上涨对其产生的拉动作用将保持半年左右.     

工程硕士在职研究生学位论文质量与个人背景特征——基于有序Probit模型的实证分析

在多年教育实践的基础上,国内的研究者们对提高专业学位研究生培养质量问题发表了许多论文,但大多是一般性的工作经验总结,鲜有人能够上升到教育学、社会学、心理学理论层面的研究,更没有做到基于统计学方法的科学实证检验。借鉴英文文献中关于欧美国家同类问题的理论和实证研究成果,采用某"985"高校2008—2011年毕业的2 366名工程硕士专业学位在职研究生的数据,应用有序probit模型,对学位论文的质量与在职研究生的人口学、职业经验、本科教育等背景特征之间的关系进行实证分析,得出了一些能够弥补现有中文文献空白的结论。     

消费结构对产业结构与经济增长的空间效应——基于空间面板模型的研究

基于1997-2012年中国省域面板数据,采用空间自相关方法和空间计量模型,探讨了城乡居民消费结构对中国产业结构以及经济增长的空间效应。结果显示:中国省域城乡居民消费结构、产业结构和人均GDP的空间分布具有显著的空间集聚特征。城乡居民消费结构优化对本地区产业结构升级和经济增长具有积极的推动作用,城镇居民消费结构的空间溢出效应为显著负效应,农村居民消费结构的空间溢出效应则不显著。最后,根据城乡居民消费结构显示的不同空间效应,提出政策建议。     

基于AR—EGARCH的空气温度预测模型

天气衍生产品定价极其复杂,其中与温度相关的产品是目前研究热点,其定价核心在于温度变量的精确预测。传统AR-GARCH温度预测模型难以描述温度变量波动率的非对称性。基于此,构建了AR—EGARCH温度预测模型,它能够描述波动率的非对称性,更好地反映温度变化过程。对中国东部南北线六个较发达的城市进行实证研究,结果表明：六个城市的温度变化具有明显的非对称性,AR—EGARCH模型无论是拟合还是预测效果都较传统的AR-GARCH模型更优。     

西部地区农民养老模式选择意愿的影响因素分析——基于有序Probit模型和结构方程模型的实证研究

基于微观调查数据,利用有序Probit模型和结构方程模型对影响中国西部地区农民养老模式选择意愿的因素进行了系统分析。研究发现：西部地区农民倾向于选择依靠家庭和自我相结合的养老模式。潜变量个人禀赋、家庭特征、认知程度对农民养老模式选择意愿的影响显著,而社区特征的影响不显著;可观测变量年龄、健康状况、文化程度、从事职业、家庭男孩数、家庭生活水平、是否听说过新农保、是否听说过商业养老保险等对农民养老模式选择意愿的影响显著,而性别、婚姻状况、个人年收入、家庭人口数、家庭女孩数、家庭劳动力数、家庭承包土地数、离最近公路距离、离最近县城距离等变量对农民养老模式选择意愿并无显著影响。     

基于STLS模型的空气质量生态价值估算——以云南省为例

文章扩展了条件价值评估方法在中国省域空气质量生态价值评估中的应用,以云南省为研究对象进行空气质量生态价值估算。为提高估计结果的可靠性,在Tobit模型估计时采用对称修剪最小二乘法;同时,考虑到个体效应,首次将AQI数据作为控制变量进行模型估计。研究结果表明,2016年云南省空气质量生态价值为550.91亿元;家庭月均收入、是否曾受空气质量影响因素对支付意愿的影响显著;教育程度、健康状况、家庭月均收入、是否曾受空气质量影响、是否为云南省常住人口因素对支付意愿金额具有显著性影响。     

Probit模型在期刊读者群分析中的应用

选择probit这一二元选择模型为手段,以性别和年龄为主要研究变量,研究不同类型读者对期刊的偏好,以期找出各类期刊的读者群特征,为期刊社有针对性地采编文章及广告投放提出建议。     

The Trace Restriction: An Alternative Identification Strategy for the Bayesian Multinomial Probit Model

Previous authors have made Bayesian multinomial probit models identifiable by fixing a parameter on the main diagonal of the covariance matrix. The choice of which element one fixes can influence posterior predictions. Thus, we propose restricting the trace of the covariance matrix, which we achieve without computational penalty. This permits a prior that is symmetric to permutations of the nonbase outcome categories. We find in real and simulated consumer choice datasets that the trace-restricted model is less prone to making extreme predictions. Further, the trace restriction can provide stronger identification, yielding marginal posterior distributions that are more easily interpreted.     

外溢性、公共产品与经济增长——基于空间面板模型的实证检验和效应分解

利用空间面板Durbin模型,估计了中国省际公共产品和服务供给对经济增长的当期影响效应,并将公共产品和服务供给对经济增长的总效应分解为直接效应和间接效应。结果显示:公共产品和公共服务供给对经济增长具有显著正向效应,人均基本建设支出和人均文教科卫支出的增长提高了当地经济增长率。但是,基本建设支出的间接效应不显著为正,远远低于其对经济增长的直接效应,而文教科卫支出的间接效应显著为正,并且远远高于其直接效应。从长期来看,空间外溢性的存在,使文教科卫支出对整体经济增长率的影响更大,远远高于基本建设支出。     

生活质量的综合评价：基于数据函数性特征的方法

生活质量的评价与分析是生活质量研究中的核心问题，现有的对生活质量进行综合评价的方法，共同具有的缺憾是方法所处理的数据要么是横截面数据，要么是时间序列数据。然而，实际中可获得的样本资料往往是横截面数据与时间序列数据融合在一起的函数性数据。为弥补现有方法的缺陷，基于数据的函数性特征，引入一种对生活质量进行综合评价和分析的全新方法。从数据信息利用的程度来看，其方法明显优于现有的方法。