全样本几何分布串-并联系统产品的统计分析

针对几何分布串-并联系统产品,在全样本场合下给出了参数的矩估计、极大似然估计和近似区间估计,从理论上证明了矩估计和极大似然估计的唯一性,同时还通过大量Monte-Carlo模拟分别考察了参数的点估计和近似区间估计的精度,从中可以看到参数的矩估计和极大似然估计的精度相差无几。     

基于密度函数核估计法的城乡居民收入差距分析

文章首次利用密度函数核估计法从城乡居民收入差距方面来看我国居民收入差距问题,得出城乡之间居民收入差异是造成我国居民收入分布呈现双峰分布的主要成因;并通过对1980～2006之间各主要年份收入分布的估计得出收入分布情况的动态变化特征,分析得出我国绝大多数居民的收入都在逐年增高,但高收入者收入增长速度快于低收入者收入增长速度,高低收入者之间的收入差距在不断的拉大.     

养老保险制度对提前退休影响的性别差异分析

本文旨在通过对2416份样本的退休数据进行回归分析研究养老保险制度的变革对不同性别的退休者退休选择的影响.文章以1997年的养老保险制度改革为研究对象,通过建立统计模型,估计1997年养老保险制度改革对不同性别的劳动者是否提前退休的影响程度.研究结论表明:养老保险制度改革对男性的退休行为有显著的影响,男性提前退休的概率变化相对于女性要高出8%左右.研究还发现1997年改革使得所有劳动者提前退休的概率下降7.6%左右,表明1997年的改革对提前退休问题的解决具有积极作用.     

用耳朵再读《大国空巢》

本文就易富贤先生演讲中提到的今日中国的“剩女”问题和中国即将面对并愈演愈烈的“剩男”问题是人口结构问题而非媒体渲染的“甲女丁男”问题进行了富有说服力的解读,对易先生基本不加区分的“防老”和“养老”概念进行了清晰的界定,并指出了中国知识分子因为不相信官方数据而凭感觉估计中国的人口总量、生育率、出生缺陷率等而常常陷入的误区。     

混合系数线性模型参数的t-s-K估计

混合系数线性模型在实际问题中有着广泛的应用背景,如经济分析、可靠性退化分析以及生物学等领域,因此对该模型的研究无论从理论还是从应用角度都是十分重要和必要的。在研究连续测量数据情况下混合系数线性模型的参数估计问题的基础上,利用压缩估计方法给出该模型的一类有偏估计,并研究新估计的一些优良性质,在一定条件下证明此类估计优于s-K估计。     

关于我国商品房售价及其影响因素的实证研究

我国房地产市场自改革开放以来经历了多次重大改革,商品房概念由提出,到进入我们生活已经近20年之久。近几年来,房价一直呈现上扬趋势,2009-2010年,房地产已经由一个新兴扶持型产业变成了人民高度关注的民生问题。影响房地产价格的因素有很多,本文旨在通过对几个重要指标与商品房价格的相关关系,建立线性回归方程,在探究房产价格主要影响因素同时,解释政府调控政策及市场反应,并提出合理意见。     

指数-威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟.结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高.     

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。     

基于非参数协方差矩估计的相关产业集聚的考量方法

针对学界在研究产业集聚份额比例对经济产出影响时存在的不同观点,文章在分析城市产业集聚模式特征时,在产业集聚的份额比例之外加入反映相关产业集聚的相关关系系数.通过理论分析,指出一定程度相关性集聚对区域经济产出的作用是正向的,而在相关关系系数超过门槛后,其影响则是负向的,即该种影响是倒U型的,并以此为依据构建理论模型.以1998-2015年长江经济带109个地级以上城市为研究样本.通过数据检验,确定模型形式为个体固定效应,运用非参数协方差矩阵估计方法对样本城市进行经验分析,对理论模型的有效性进行了验证,验证了相关产业集聚对经济产出的“倒U型”影响.     

一种简单有效的二项分布比例参数似然比置信区间的求法

对二项分布比例参数p的似然比置信区间,提出一种简便求解方法。在平均覆盖率、平均区间长度及区间长度的95%置信区间准则下与WScore、Plus4、Jeffreys置信区间进行模拟比较。试验表明,在二项分布b(n,p)的参数n≥20且p∈(0.1,0.9)时,该方法获取的似然比置信区间性能优良。当点估计p值不是接近于0或1且n≥20时,推荐使用本方法获取p的置信区间。