有测量误差时空间自回归模型的估计与检验

近年来运用空间计量经济模型进行实证分析的文献都普遍采用空间自回归(SAR)形式的设定,对参数的估计也多采用极大似然(MLE)的方法。在经典多元线性回归模型中,仅有被解释变量的测量误差并不会影响系数估计的一致性。本文证明对于SAR模型,即使仅当被解释变量存在测量误差时,且无论该测量误差是否与模型本身的扰动项相关,普遍采用的MLE都将是不一致的。为此,Hausman型的设定检验被推广到SAR模型中用以判别是否存在被解释变量的测量误差。当零假设被拒绝时,我们说明由Kelejian&Prucha(1998), Lee(2003)提出的二阶段最小二乘法仍然可以得到参数的一致估计。Monte Carlo模拟的结果与我们的理论预期一致。最后我们用一个估计地方环境支出外溢效应的实例说明如何运用本文所提的方法来检验应用空间自回归模型时可能存在的测量误差。     

基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究

文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。     

我国抽样调查方法的最新进展

一概率抽样最新进展概率抽样是指按照随机原则进行抽样,不加主观因素,组成总体的每个单位都有被抽中的概率。按照抽样的组织形式可分为简单随机抽样、分层随机抽样、整群抽样、多阶抽样、二重抽样及PPS抽样。以下将按上述分类标准来展现各种抽样方法的最新进展。(一)简单随机抽样简单随机抽样是抽样方法中最基本的方     

我国通货膨胀测度因子的统计检验

基于Granger因果关系检验、脉冲响应和方差分解等方法研究了四种通货膨胀测度指标;居民消费价格指数(CPI)、商品零售价格指数(RPI)、企业商品价格指数(CGPI)和工业品出厂价格指数(PPI)之间的关系,通过主成分分析方法得到驱动这四种指标变动的共同因子,研究了通货膨胀时变标准差与测度因子之间的变化趋势,得到如下结论:CPI引导了PPI的变动;可以利用CPI、RPI、CGPI和PPI的主成分作为通货膨胀的测度因子;我国通货膨胀时变标准差与测度因子的绝对值变化趋势几乎一致.     

不完备市场中再保险-投资的M-V及M-VaR最优策略

本文研究不完备市场中的保险公司再保险-投资问题.在保险公司盈余过程服从扩散过程的假设及不完备市场条件下,通过求解带约束的二次优化问题和二次优化对偶问题,分别得到均值-方差(M-V)模型和均值-在险价值(M-VaR)模型下保险公司再保险-投资问题的最优常数再调整策略及其有效前沿,对两种模型下的结论进行比较发现:两种模型下的最优常数再投资策略都表现为特定"共同基金"的倍数,但对最优倍数的选择不一定相同;两种模型下的再保险-投资有效前沿都表现为射线,但射线的起始点及斜率(风险价格)不一定相同.     

先验信息对MCMC方法估计概化理论方差分量变异量的影响

MCMC是一种动态的蒙特卡洛方法,可以用于估计概化理论的方差分量。MCMC方法估计出的方差分量受限于抽样,不同的抽样样本,所估计的方差分量可能不一样,需要对其变异量进行探讨。文章采用蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术,在正态分布下讨论有无先验信息对MCMC方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果发现,有先验信息的MCMC方法估计方差分量标准误较无先验信息的MCMC方法要精确些,但随着i的样本容量增大,这种趋势减小;有先验信息的MCMC方法和无先验信息的MCMC方法估计方差分量置信区间,随着i的样本容量增大,精确度相当。     

基于一元线性回归模型异方差对加权最小二乘法的考察

作为普通最小二乘法的改进,加权最小二乘法用于存在异方差问题的线性回归模型的参数估计。文章通过对加权最小二乘估计量、加权最小二乘变换的分析,并结合实际例证研究发现,加权最小二乘法在应用中存在一些不足之处,因而当发现模型存在异方差时使用加权最小二乘法是存在风险的。     

方差分量生长曲线模型中回归系数线性估计的泛容许性

讨论了方差分量生长曲线模型:其中 Y、ε为 n×p 的随机矩阵;X_1、X_2分别为 n×k、p×q 的设计矩阵;V_i≥0,i=1,2,…,m;Σ≥0已知;B、θ_i≥0(或>0),i=1,2,…,m 都是参数。在损失函数(d-KBL)(d-KBL)′下我们给出了可估函数 KBL 的线性估计的泛(φ)容许性定义,得到了 MYN(MYN C)KBL 的泛容许性估计的充要和充分条件。     

基于VAR模型的深圳GDP增长的影响因素分析

文章对1979～2006年深圳的GDP与进口额、工业增加值、出口额和社会消费品零售总额的有关统计数据进行基于VAR模型的实证分析.分析结果表明:长期看,工业增加值、出口额和社会消费品零售总额的增加导致了深圳的经济增长,而进口额的增加,则使深圳的生产总值减少,并且影响程度从高到低依次为社会消费品零售总额、进口额、出口额与工业增加值;短期看,影响深圳的经济增长的影响程度从高到低依次为进口额,出口额、工业增加值及社会消费品零售总额,这结果符合经济规律,可为深圳制订经济发展目标提供决策参考.     

分位数回归模型在小域估计中的应用

小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估计问题。本文将分位数回归模型引入小域估计中,这个模型不需要强的假定条件,可以处理实际中存在异常值或是重尾现象的小域估计问题,并通过一个模拟案例进一步说明了基于分位数回归模型的小域估计方法可以得到更加稳健的估计量．挖掘更多的信息来提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。