异方差性F的参数估计

在经典经济计量理论中,异方差现象的存在破坏了普通最小二乘法(OLS)参数估计中关于随机序列独立同分布的基本假定,从而使得用OLS法估计得到的模型Y=Xβ失去优良性,如(?)不再是参数β的最小方差线性无偏估计(BLUE),继而参数的显著性检验失去意义,预测误差加大等等,致使模型失效。在实际建模中,一般是这样处理这一问题的:(1)用图示法或等级相关系数、Goldfeld-Quandt、Bartlett等方法检查异方差现象是否存在于待建模型中。(2)对探明有异方差现象的模型,通过加权最小二乘法(WLS)、Glejser法和正确引入解释变量等方法将异方差模型转化为同方差模型后再进行参数估计。经典计量经济理论认为扰动项方差σ_t~2是解释变量X_t的函数,即σ_t~2=f(X_t)σ~2,之所以出现异方差现象,是因为对于不同的X_t∈R~p,f(X_t)发生了变化。如果已知函数f的具体形式,     

上海和深圳股市股票报酬的条件异方差和周未效应

上海和深圳股市股票报酬的条件异方差和周未效应徐剑刚一、引言克劳斯（Ｃｒｏｓｓ,１９７３）研究发现美国股票市场周一平均股票报酬为负,周五为正;现代财务学理论于８０年代提出了若干关于市场异常的假说来解释股票价格变动的原因,如日历效应、公司规模效应等。日历...     

异方差White检验应用的几个问题

White检验通常由LM检验来完成,现实中也可以使用更简单的F检验来替代LM检验;White检验过程中需要构筑辅助回归模型,它可以有不同的形式以应对实际问题的需要;讨论了四类不同的辅助回归模型,理论分析表明,它们在应用中各有所长;最后通过一个实际例子,验证了理论分析的结论,展示了White检验应用的灵活性。     

关于国内生产总值中的利息处理问题

用生产法计算国内生产总值(GDP)时,利息的处理是一个复杂的问题。国际上的做法是在非金融企业部门内,不把部门的利息收入(还有类似性质的红利等)包括在部门的总产出中,同时也不把非金融企业部门的利息支出包括在中间消耗内,而是作为该部门增加值的构成项目。但在对银行部门净利息收入(已收利息减已付利息)的处理上,按时间先后而有所不同。 如果只是把银行实际收取的服务费作为总产出,那么银行部门的营业盈余是负值,一般情况下,增加值也将是负值。似乎表明银行部门没有为社会增添财富,这样处理显然极不合理。因此,国际上通常把银行部门     

具有组群异方差结构的面板数据模型及其应用研究

面板数据由不同个体的时间序列数据汇聚而成。已有大量研究表明面板数据个体之间存在组群结构,并且普遍存在模型的异方差现象。本文借鉴组群异质性的研究成果,构建模型误差项组群结构的面板数据模型,基于模型假定条件,提出惩罚伪最大似然函数估计法(PQMLE),该方法能够同时进行结构识别和参数估计;证明了估计量具有Oracle渐近性质;蒙特卡洛模拟验证了该方法有效的样本性质;进一步应用该方法对我国股市进行Fama-French三因子模型的实证分析,验证了理论模型的应用效果。     

金融业产值计算中的利息处理问题

利息收入是金融机构一项最主要的业务收入。对金融业产值计算产生各种分歧,就在于对利息性质的不同认识。从以往发表的有关研究成果来看,对于这一问题大致有两种意见。第一种意见可以加拿大统计局普雷汤姆、桑格的观点作为代表。他在1983年OECD的国民核算会议上提出,应把银行的服务视为与理发和乘公共汽车具有同等性质的商品性服务,而利息则是对这种服务的支付。因此,他定义银行的总产出为银行的利息收入加其他服务费用。还有的同志认为:“居民的储蓄存款利息收入应视为居民货币资本带来的增加值。”第二种意见可以新SNA的观点为代表。这种观点认为,银行收取的利息和支付的利息,如同企业和家庭收取和支付的利息一样,始终是财产收入的收取和支付,不能把银行收取利息看作是生     

季节异方差序列的季节调整问题研究

季节调整是从经济序列中剔除季节成分的重要方法。季节异方差的存在,使经典的季节调整方法无法彻底分离出季节成分,致使季节调整失败。本文针对季节异方差问题提出用于季节调整的改进的HS模型,并定义改进的HS模型构造季节异方差检验LR统计量,通过蒙特卡洛模拟方法分析该检验的检验尺度和检验功效。最后,利用我国税收总额月度序列给出实证分析,并通过对比考察了改进的HS模型方法季节调整的有效性。     

异方差G-Q检验方法的改进

围绕戈德菲尔德—匡特异方差检验方法(G-Q检验)展开相关问题的研究讨论,并对该检验方法进行改进。在对线性回归模型异方差检验的两个基本问题进行分析阐述的基础上,对G-Q检验中使用的F检验方法进行辨析讨论,并在应用中针对不同形式的数据条件进行拓展;以此研究为基础,设计基于线性回归模型拟合值排序的多元线性回归模型的G-Q检验方法,并对这一方法进行统计模拟和应用检验,以证实该方法良好的检验效果和简便的使用过程。     

异方差混合转移分布模型的谱分析

文章通过将自回归模型的谱分析推广到异方差混合转移分布模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的＂三步算法＂,从而解决了这类模型的谱分析问题,并进一步讨论模型在一些常见情形及自协方差函数满足一定条件下,谱密度的具体表达式。     

平行数据模型单位根的非参数检验方法——截面内误差项存在L阶自相关关系

时间序列单位根检验问题是现代经济计量学研究的一个焦点问题。由于平行数据模型研究的是跨横截面的时间序列问题,因此单位根检验问题对它来说也非常重要。这个问题目前在平行数据模型的研究领域备受关注。本文通过研究时间序列单位根的非参数Z检验方法与平行数据模型单位根的IPS检验方法,针对横截面内误差项存在L阶自相关关系的平行数据模型,提出了非参数单位根检验方法;并利用Monte-Carlo方法模拟比较了本文提出方法与LL单位根检验方法的效果。一、时间序列单位根的非参数Z检验方法Phillips(1988)考虑了时间序列可能出现的自相关关系…     

A Joint Test for Conditional Heteroscedasticity in Dynamic Panel Data Models

This article proposes a joint test for conditional heteroscedasticity in dynamic panel data models. The test is constructed by checking the joint significance of estimates of second to pth-order serial correlation in the squares sequence of the first differenced errors. To avoid any distribution assumptions of the errors and the effects, we adopt the GMM estimation for the parameter coefficient and higher order moment estimation for the errors. Based on the estimations, a joint test is constructed for conditional heteroscedasticity in the error. The resulted test is asymptotically chi-squared under the null hypothesis and easy to implement. The small sample properties of the test are investigated by means of Monte Carlo experiments. The evidence shows that the test performs well in dynamic panel data with large number n of individuals and short periods T of time. A real data is analyzed for illustration.     

企业统计如何定位

近些年，由于我国管理方法落后，企业决策者市场经济观念淡薄，对市场调查、研究不够，了解市场不多，使企业的经营、管理不适应市场经济机制，导致企业在参与竞争中力量不足，经济效益不高甚至不断下滑。面对竞争压力，不少企业在减员增效、下岗分流的冲击下，只保留个别专职统计人员，有的甚至将企业专职统计人员“分流”了，使企业统计在管理中不能正常发挥其应有的功效。企业统计之所以有这样的境遇，主要原因是： ●企业统计仍以统计报表为主体，生产什么统计什么。统计指标财会化，统计依赖财会，不能直接参与企业管理，其结果企业…     

A Semi-Nonparametric Approach to Model Panel Count Data

In count data models, overdispersion of the dependent variable can be incorporated into the model if a heterogeneity term is added into the mean parameter of the Poisson distribution. We use a nonparametric estimation for the heterogeneity density based on a squared Kth-order polynomial expansion, that we generalize for panel data. A numerical illustration using an insurance dataset is discussed. Even if some statistical analyses showed no clear differences between these new models and the standard Poisson with gamma random effects, we show that the choice of the random effects distribution has a significant influence for interpreting our results.     

Marginal Regression Model with Time-Varying Coefficients for Panel Data

In this article, we formulate a class of semiparametric marginal means models with a mixture of time-varying and time-independent parameters for analyzing panel data. For inference about the regression parameters, an estimation procedure is developed and asymptotic properties of the proposed estimators are established. In addition, some tests are presented for investigating whether or not covariate effects vary with time. The finite-sample behavior of the proposed methods is examined in simulation studies, and the data from an AIDS clinical trial study are used to illustrate the methodology.     

两类分析相关数据的Logistic回归模型

摘　　要:本文主要结合具体例子,针对具有相关关系的分类数据的统计分析,介绍了两类Logistic回归模型,并分析了它们的联系与区别 。     

多水平模型及静态面板数据模型的比较研究

对两水平模型与静态面板数据模型进行对比分析：多水平模型主要用于分析具有层次结构的统计数据,面板数据模型是针对面板数据而提出的一种应用广泛的计量经济模型。面板数据可以看成是具有截面水平与时间水平的两层数据,两水平模型也能对面板数据进行分析,在一定条件下具有一定的相似性。因此,提出多水平的静态面板数据模型,为分析具有多个层次结构的面板数据提供分析工具。     

空间面板数据模型设定问题分析

空间面板数据模型将空间计量经济学和面板数据方法相结合,不仅同时考虑时空特征,而且将空间效应纳入研究体系,成为当前计量经济学的热点研究领域,但其模型设定、参数估计及模型检验也更为复杂,实证研究中往往出现模型设定偏误等问题。因此,基于空间面板数据模型的前沿理论,重点探讨模型设定中的常见问题,包括空间滞后模型与空间误差模型的选择、随机效应与固定效应的选择以及模型拟合优度的选择与比较,为模型的应用和新模型的扩展提供理论依据和参考。     

官方统计应如何面对Big Data 的挑战

 随着信息化、网络化时代的到来,"Big Data"的浪潮为整个社会带来了信息金矿,也给官方统计带来了挑战。本文对官方统计应该如何正确认识"Big Data”,如何积极应对“Big Data”带来的挑战,进行了初步分析,给出了作者的明确回答。