基于互信息的变量选择方法

文章基于解释变量与被解释变量之间的互信息提出一种新的变量选择方法:MI-SIS。该方法可以处理解释变量数目p远大于观测样本量n的超高维问题,即p=O(exp(nε))ε>0。另外,该方法是一种不依赖于模型假设的变量选择方法。数值模拟和实证研究表明,MI-SIS方法在小样本情形下能够有效地发现微弱信号。     

基于非对称分布散点分位数的区间数据回归分析

许多经济变量(如GDP)水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据(如各地区GDP)之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。     

大维变量选择、混频因子模型与新冠肺炎疫情冲击下的GDP现时预测

新冠肺炎疫情不仅对我国宏观经济造成了巨大冲击,也为准确预测我国宏观经济未来走势带来挑战。本文从新冠肺炎疫情冲击出发,将模型置信集检验与U-MIDAS模型组合,设计了一种在混频情形下利用预测变量的异质性波动从大维数据集中选取对GDP具有稳定预测效果变量的方法。通过利用选取出的稳定性变量构建多种形式的混频目标因子模型并与其他类型的混频因子模型对比,全面评估了不同模型在疫情前后对GDP进行高频现时预测的效果。研究发现,在疫情冲击前的平稳时期,利用覆盖范围较广的变量构建双因子MIDAS模型预测效果最优;利用稳定性变量构建的单因子U-MIDAS模型同样具有良好的预测效果。当经济从冲击中持续恢复时,利用部分稳定性变量构建的双因子U-MIDAS模型在捕捉到GDP的核心变化后率先对其连续做出准确的现时预测。经济稳定时,对预测变量设定较长的滞后阶数会提升预测效果;在冲击后的恢复期中则应减少滞后阶数,避免变量在冲击中出现的异常值对预测产生负面影响。本文也为当经济受到巨大外生冲击或处于冲击后的恢复期时其他宏观经济指标的预测提供了有价值的参考。     

多项分布内生回归元计数模型的两阶段估计方法研究

两阶段估计方法是解决计量模型变量内生性问题的重要方法,而现代社会科学领域的研究文献在选择两阶段估计方法时存在较多误区,缺乏比较系统的研究。基于多项分布内生回归元的计数模型,采用蒙特卡洛模拟比较2SLS、2SPS、2SRI三种两阶段估计方法的优劣,并从检验水平和功效角度评价Wald、LR、LM三种内生性检验方法的有效性,结果发现:当忽略模型非线性、内生性或错误设定计数数据分布时,2SLS和2SPS均会存在较大的估计偏差,但2SRI估计量具有良好的有限样本特征;基于2SRI的三种内生性检验方法,在计数数据分布设定正确时都有合理的实际检验水平和功效,但在忽略计数数据过度分散特征时,Wald和LR检验统计量会发生严重的水平扭曲,而LM检验则更有效。     

金融素养对相对贫困的影响机制检验

2020年后,我国贫困治理的重心从绝对贫困转向了相对贫困,而金融素养作为提升人力资本的重要因素,其是否能发挥改善自我发展能力的作用以促进长期减贫,是值得关注的问题。文章构建了两期决策模型,从理论上探讨了金融素养与相对贫困减缓之间的关系。基于中国家庭金融调查(CHFS)2017年的数据,通过因子分析法构建金融素养指标,并运用Probit模型、工具变量法(Ⅳ)和中介效应模型进行了实证检验。结果显示:金融素养能够显著抑制家庭相对贫困状况的发生,促进家庭金融决策优化是金融素养发挥作用的重要传导机制。     

农户劳动力转移规模对土地流转的影响

探讨农户劳动力转移规模对土地流转的影响,对发展现代化农业与城乡一体化具有重要意义。利用2018年中国家庭追踪调查(CFPS)农户样本数据,以社会网络为工具变量,运用IV-Probit模型,实证分析了农户劳动力转移规模对土地流转的作用。研究结果表明:劳动力转移规模对土地流转具有阶段性影响,即仅当劳动力转移规模>0.42时,劳动力转移才会显著促进土地流转;家庭中购买金融产品的可能性越大、教育程度越高都会促进土地流转行为;社会网络与劳动力转移规模存在相关关系。为促进土地流转发展,政府应完善劳动力市场及异地社会保障体制、更新农业信贷产品、鼓励农户学习相关政策与职业技能、加大非农就业机会宣传力度。     

广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计

文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题.提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性.     

我国教育投入与经济产出的长期均衡和短期动态实证

文章利用1952～2011年的样本数据,通过多变量自回归模型研究了教育投入与经济产出之间的动态相关性,并在此基础上使用协整理论和误差修正模型对教育投入的相关因素与经济产出之间的作用机制进行了系统分析.研究结论表明:我国教育投入与经济产出之间即存在长期稳定的均衡关系,也存在短期的动态联系.从长期来看,政府教育支出和教育基础设施建设对经济的产出弹性表现最为显著,分别达到1.413和1.257;从短期来看,经济产出仅对政府教育支出和高校在校学生的响应系数为正,分别是0.492和0.378.