城市化与中国经济发展关联性分析

城市化是经济社会发展过程中的必然趋势与现象。通过灰色关联分析方法,对与城市化变动趋势相关性较强的几类指标进行分析,表明第三产业就业人员占总就业人员的比重、经济活动人口、年末从业人员数、非农业收入占农民总收入比重、城乡居民收入比与城市化指标存在较强的灰色关联度。其中隐含一定的经济意义。     

粮食最低收购价格与农民收入的相关性研究——以湖南省为例

以湖南省为例,根据1995—2010年的统计数据,建立回归模型对粮食最低收购价格与农民收入之间相关性进行实证分析,结果表明：粮食最低收购价格对农民收入具有重要影响,相关系数达0.8,影响系数为4.147 259,提高粮食最低收购价格可以有效地增加农民收入。在深入分析粮食最低收购价格政策实施中存在的主要问题的基础上,提出了完善粮食最低收购价格形成机制、拓宽粮食收购渠道、健全农业生产资料限价、农业补贴机制等政策建议。     

灰色关联分析法在油气开采成本影响因素分析中的应用

将油气开采成本看成灰色系统,应用灰色理论中的关联分析原理,确定油气开采成本的各种影响因素。结果表明,采用灰色关联分析方法可以对油气开采成本的影响因素进行量化分析,明确了折旧费用、其他支出及动力费是成本控制的重点,由此提出了有效控制油气开采成本的几点建议。     

人口老龄化对贵阳市居民消费结构影响的灰色关联分析

贵阳市人口老龄化逐年加剧,人口年龄结构的变化会对贵阳市居民消费结构造成重大影响。文章运用灰色关联分析理论,计算贵阳市2004年到2011年各年龄段人口数与各项消费品消费量之间的关联度,分析人口老龄化对贵阳市居民消费结构的影响。同时,本文对计算的结果做简单浅显的分析,为更好地应对贵阳市人口老龄化所带来的消费结构变化。     

中国技术创新产出的空间分布——来自中国地级以上区域的证据

运用空间计量经济学的研究方法,采用2007-2016年中国地级以上区域的面板数据,对中国技术创新产出的空间分布特征、空间相关性以及空间分布演化规律进行研究。结果表明:中国技术创新产出总量虽逐年增加,但其在地级区域层面的分布却不均衡,主要分布在经济发达的大中型城市（直辖市、部分省会城市以及长三角和珠三角城市群的核心地级市）;中国技术创新产出虽处在较高的空间集聚水平,但其集聚程度呈逐年下降的态势;中国技术创新产出的局部空间关联呈现出多元化的模式,HH （高高相关）型主要分布在长三角城市群,LL （低低相关）型主要分布在东北三省以及中西部地区,HL （高低相关）型主要分布在东部和中部地区城市群的核心城市,并有逐渐向城市群内其他经济发达的城市扩散的倾向;LH （低高相关）型主要分布在东部和中部地区HH型模式区域的周围。     

我国房地产市场与股票市场的波动相关性研究

我国股市和房市的收益率都存在明显的GARCH效应,相比股市,房市的投资者更加厌恶风险。在样本期内,无论是房市,还是股市,利好消息对市场波动的影响,均要大于利空消息对市场波动的影响。换言之,我国的房市和股市都不存在明显的杠杆效应。房市和股市之间的波动也存在溢出效应,而且是单向的,即房地产市场的波动将引起股票市场的波动。     

Correlation analysis with additive distortion measurement errors

This paper studies the estimation of correlation coefficient between unobserved variables of interest. These unobservable variables are distorted in a additive fashion by an observed confounding variable. Two estimators, a direct-plug-in estimator and a residual-based estimator, are proposed. Their asymptotical results are obtained, and the residual-based estimator is shown asymptotically efficient. Moreover, we suggest an asymptotic normal approximation and an empirical likelihood-based statistic to construct the confidence interval. The empirical likelihood statistic is shown to be asymptotically chi-squared. Simulation studies are conducted to examine the performance of the proposed estimators. These methods are applied to analyse the Boston housing price data for an illustration.     

Comparison of the estimators of the intra-cluster correlation for the nested error regression model

The intra-cluster correlation is insisted on nested error regression model that, in practice, is rarely known. This article demonstrates the size in generalized least squares (GLS) F-test using Fuller–Battese transformation and modification F-test. For the balanced case, the former using strictly positive, analysis of covariance (ANCOVA) and analysis of variance (ANOVA) estimators of intra-cluster correlation can control the size for moderate intra-cluster correlations. For small intra-cluster correlation, they perform well when the numbers of cluster are large. The latter using the ANOVA estimator performs well except for small numbers of cluster. When intra-cluster correlation is large, it cannot control the size. For the unbalanced case, the GLS F-test using the Fuller–Battese transformation and the modification F-test using the strictly positive, the ANCOVA and the ANOVA estimators maintain the significance level for small total sample size and small intra-cluster correlations when there is a large variation in cluster sizes, but they perform well in controlling the size for large total sample size and small different variation in cluster sizes. Besides, Henderson’s method 3 estimator maintains the significance level for a few situations.