A note on super exogeneity in linear regression models

This note considers how hypotheses of invariance and super exogeneity may be formulated and tested in elliptical linear regression models. It is demonstrated that for jointly elliptical random variables super exogeneity will only hold under normality.     

多元线性回归分析及其实际应用

本文主要介绍了多元线性回归分析的数学模型.同时结合实例演示了应用R软件实现多元线性回归的过程.     

回流意愿、迁移成本与农民工汇款——一个区间回归模型分析

利用《广东省企业用工情况调查》数据和区间回归模型,文章考察了中国农民工汇款的关键影响因素及汇款动机。结果表明：迁移目标是农民工汇款量的核心决定因素,有回流意愿农民工的汇款要明显高于没有回流意愿的农民工;工资、当地工作时间和当地生活成本是影响农民工汇款的关键因素,工资越高,当地工作时间越久,农民工汇款量越高,但随着当地生活成本的上升,农民工汇款量受到较大的削弱;社会保险尚未成为农民工汇款决策的考虑因素,外出务工距离对有回流意愿农民工的汇款行为有一定影响。     

交强险的成本因素分析

 内容提要：本文应用聚类分析方法和Beta回归模型对2009年度交强险审计报告所披露的交强险经营数据进行了分析。结果表明,交强险在31个地区的赔付率差异显著,主要影响因素包括人均收入水平、物价指数、人均交通支出和人均车辆数。交强险9个业务类别之间的赔付率差异也很明显,表明现行保费水平存在严重的不公平。各地区的赔付率和费用率之间存在反常的负向相关关系,反映了交强险在费用分摊中存在某种不合理现象。保险公司的经营费用率在不同地区之间和不同业务类别之间都没有显著差异,主要受保险公司业务规模的影响,规模经济效应显著。     

地区与国家GDP核算总量数据衔接方法比较研究

 本文以国家数据为准,通过采用2005-2009年的数据为样本,从理论与实证上比较分析了地区与国家GDP数据衔接的三种方法即Geary和Stark的产出估算方法、线性调整法与辅助回归法,比较结果显示：（1）从理论上分析,三种方法都有其合理性,只是辅助回归法较另两种方法更具可取性。（2）从衔接效果上看,辅助回归法优于Geary和Stark的产出估算方法,Geary和Stark的产出估算方法又优于线性调整法。不过不同的方法皆有相应的适用场合与特点以及不同的衔接效果,因而只能说三种方法中有趋优的方法,但不能明确断定何种方法可以具体应用于实际数据衔接中并能达到良好的调整效果。     

半参数变系数回归模型的空间相关性检验

对半参数变系数回归模型,构造了新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩 逼近方法导出了其检验 值的近似计算公式,蒙特卡罗模拟结果表明该统计量在检测空间相关性方面具有较高的准确性和可靠性。同时考察了误差项服从不同分布时的检验功效,体现出该检验方法的稳健性。进一步,我们还给出了检验统计量的Bootstrap方法以及检验水平的模拟效果。     

Method of Moments Estimation in Linear Regression with Errors in both Variables

Recently, in this journal, there has been revised attention on estimating the parameters of the errors in variables, linear structural model. For example, O’Driscoll and Ramirez (2011) used a geometric approach to give insight into the performance of various slope estimators for the linear structural model as introduced by the present author. This article aims to provide a unified method of moments approach for estimating the parameters in the linear structural model, concentrating attention on estimators using the higher moments, which to date has received only little attention in the literature.     

Simulation/Regression Pricing Schemes for CVA Computations on CDO Tranches

We devise simulation/regression numerical schemes for pricing the CVA on CDO tranches, where CVA stands for Credit Valuation Adjustment, or price correction accounting for the defaultability of a counterparty in an OTC derivatives transaction. This is done in the setup of a continuous-time Markov chain model of default times, in which dependence between credit names is represented by the possibility of simultaneous defaults. The main idea of this article is to perform the nonlinear regressions which are used for computing conditional expectations, in the time variable for a given state of the model, rather than in the space variables at a given time in diffusive setups. This idea is formalized as a lemma which is valid in any continuous-time Markov chain model. It is then implemented on the targeted application of CVA computations on CDO tranches.     

非线性参数异质Phillips曲线模型及应用

基于分位数回归理论与非线性回归方法,提出一个包容性较强的模型：非线性参数异质Phillips曲线模型,并给出其估计、检验与条件密度预测方法。该模型不仅可用于刻画Phillips曲线的非线性与非对称等典型特征,而且还可以揭示在不同经济环境下通货膨胀的完整分布变动规律,从而能够准确掌握通货膨胀的不确定性,便于科学决策。最后,将该模型应用于中国Phillips曲线特征研究,结果显示：该模型在拟合优度、结构分析、预测能力等方面优于其他Phillips曲线模型。