基于局部多项式回归方法的抽样估计

在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅助变量与研究变量不满足经典线性回归模型假设时,可建立非参数回归模型,运用局部多项式回归估计的方法进行估计;最后,引入了一个实际例子,并对估计结果进行了比较。     

贝叶斯非参数回归模型及非参数似不相关回归模型的应用

文章用贝叶斯方法分析非参数回归（NR）及非参数似不相关回归（NSUR）模型,并用计算代价较小的MCMC算法一焦点抽样算法一实现模型估计。经模拟证明文章的方法及算法效果较理想后,对北京和上海农村居民生活消费支出与收入之间结构进行了分析,效果均比LSE方法好。     

双重抽样框下项目无回答插补估计方法研究

抽样调查工作中无回答情形不可避免,双重抽样框下亦如此,因此需要对双重抽样框下抽样调查项目无回答造成的估计量偏差进行纠偏校正。首先通过二重抽样获取辅助变量的信息,使用其构造比率估计量与比率型指数估计量的组合估计量对双重抽样框下抽样调查中项目无回答数据进行插补,得到对应各部分子总体的均值估计,再用Hartley估计量的形式对总体总值进行估计。通过计算估计量偏差、均方误差及最优权重系数,对比相同条件下完全回答时同类型组合估计量均方误差的相对精度损失与使用单一比率型指数估计量的相对精度损失,随机模拟结果显示损失率较低,插补方法有效。选择合适的辅助变量构造比率估计量和比率型指数估计量的组合估计量做插补值,更充分利用辅助变量和已回答研究变量信息,基于提出的组合估计量于抽样调查工作具有一定的应用价值。     

沪深300股指期货上市对现货市场连续波动和跳跃波动的影响

本文采用跳-扩散随机波动率模型研究沪深300股指期货上市对现货市场波动的影响。通过MCMC方法估计模型参数,对股指期货上市前后指数连续波动和跳跃特征进行比较分析,并与股指期货各指标作比较。研究发现,股指期货的上市确实起到了稳定现货市场的作用,上市短期内现货市场波动增大,随着时间增加现货市场波动逐渐降低,但是这一稳定效果主要体现在指数波动率的连续部分。股指期货上市后,指数连续波动向均值回归速度加快,并呈现出逐渐降低的趋势;“杠杆效应”在经历短暂的消失后逐渐显现;指数跳跃波动在总波动中所占比重较高,但随着交易时间增加,指数平均跳跃次数和跳跃波动所占比重逐渐降低。     

具有结构变化的资产定价模型的贝叶斯自回归条件异方差检验

在现代资产定价理论中,一个基本的假定是证券资产风险溢价满足方差齐性。然而,这样的假设未必是正确的,因此,需要对资产定价模型进行异方差的检验。本文在贝叶斯框架下考察了具有结构变化的资产定价模型,提出了检验该模型的回归条件异方差的贝叶斯检验方法。最后利用两个具体实例论证了所提方法的有效性。     

人口流出对农村CGSS2005抽样框的影响——以农村居民家庭收入均值和结构为例

根据抽样调查理论,对CGSS2005抽样框进行了技术分析,分析发现：CGSS2005的样本存在丢失目标总体单元的问题,直接影响到总体估计与均值估计。由于CGSS2005最后阶段采用的是现场抽样,所以无法抽到属于农村统计口径之内的外出务工群体,而城市部分又没有包含此类人群,也没有专门的措施应对此问题,这对样本的选取有明显影响。文章以CGSS2005农村居民家庭的收入调查模块为例,定性分析了样本偏误对均值估计的影响。     

非平衡数据集的改进SMOTE再抽样算法

非平衡数据集的不均衡学习特点通常表现为负类的分类效果不理想。改进SMOTE再抽样算法,将过抽样和欠抽样方式有机结合,有针对性地选择近邻并采用不同策略合成样本。实验表明,分类器在经此算法处理后的非平衡数据集的正负两类上,均可获得较理想的分类效果。     

基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别

本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。     

大数据背景下非概率抽样的统计推断问题

利用大数据进行抽样,很多情况下抽样框的构造比较困难,使得抽取的样本属于非概率样本,难以将传统的抽样推断理论应用到非概率样本中,如何解决非概率抽样的统计推断问题,是大数据背景下抽样调查面临的严重挑战。本文提出了解决非概率抽样统计推断问题的基本思路：一是抽样方法,可以考虑基于样本匹配的样本选择、链接跟踪抽样方法等,使得到的非概率样本近似于概率样本,从而可采用概率样本的统计推断理论;二是权数的构造与调整,可以考虑基于伪设计、模型和倾向得分等方法得到类似于概率样本的基础权数;三是估计,可以考虑基于伪设计、模型和贝叶斯的混合概率估计。最后,以基于样本匹配的样本选择为例探讨了具体解决方法。     

二元经济结构下代际收入流动性差异研究

我国收入差距存在城乡差异,且这个差异有在扩大的趋势,那么,代际收入流动在城乡的状况又是如何的呢?文章应用线性混合模型对其进行研究。选用基于混合Dirichlet过程的非参数贝叶斯估计方法,并利用MCMC算法进行后验推断。研究结果表明,受教育程度、年龄、城乡都是影响个体收入的主要因素,并且城镇居民的代际收入弹性要高于农村地区,即我们的研究中父辈收入对子辈收入的影响在城镇地区要高于在农村地区。