局部平稳部分线性面板数据模型的统计推断

部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型,由于它既含有参数部分又含有非参数部分,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计,并证明估计量的渐近性质,然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带,最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。     

货币政策反应函数渠道对金融周期影响时变机制的实证研究

在关于货币政策影响经济主体风险承担水平,进而影响金融周期波动机制的研究中,基于风险承担渠道的相关研究较为成熟.区别于以往相关研究多关注货币政策实际采取的立场,文章基于货币政策反应函数渠道探讨了数量型与价格型货币政策反应函数对金融周期波动影响的时变机制.滚动回归的实证结果显示:无论数量型货币政策规则还是价格型货币政策规则,货币政策对信贷波动反应的敏感性主要影响金融周期的波动,但在价格型货币政策规则下,基于信贷视角观察金融周期波动时,货币政策信贷敏感性与货币政策资产价格敏感性对金融周期影响差异较小;较之于价格型货币政策规则,货币政策对信贷波动反应的敏感性在数量型货币政策规则下,对金融周期波动的影响更显著,并在一定程度上表现出随时间扩大的趋势.文章的创新之处在于:强调了货币政策通过政策反应函数渠道而非以往研究中较多关注的狭义风险承担渠道影响金融周期波动的事实,并构建计量模型对货币政策反应函数渠道影响金融周期波动的时变机制进行了详细刻画.     

碳排放库兹涅茨效应研究:以江苏省为例

文章选取江苏省1995-2016年相关能源消耗量和人口的平行数据,探究江苏省在城市化过程中,碳排放量与城市化率之间的线性关系。通过建立计量经济学模型,运用MATLAB软件,对江苏省碳排放量与城市化率分别进行一阶、二阶、三阶线性回归拟合和残差值分析。相比较于二阶回归曲线,三阶线性回归曲线拟合度较高且符合环境库兹涅茨倒"N"型曲线。通过观察倒"N"型曲线拐点的位置,给出江苏省能源发展以及生态环境保护的有效性建议。     

基于DFA和SVR的GDP预测模型研究

首先对1980—2013年全国年度GDP数据进行消除趋势分析（DFA），发现GDP时序具有长记忆性，表明当前GDP值用来预测未来一段时间内的GDP值具有可行性，在此基础上利用具有非线性和强泛化能力特点的支持向量回归机（SVR），建立SVR预测模型,得到了较好的预测效果.     

京津冀人口老龄化趋势预测与探讨

笔者以京津冀区域整体为研究对象,从《中国统计年鉴》中选取2006年～2013年相关因素建立回归模型探讨对人口老龄化问题的影响程度,并构建灰色模型预测京津冀整体区域未来十年65岁以上的人口比,通过分析得出京津冀地区在未来1年～5年将继续享受人口红利,为京津冀协同发展创造巨大优势空间,并探讨老龄化状态下京津冀协同发展值得注意的问题.     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中，由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同，对装备的品种、数量、时限要求也就不一样，如何使装备采购科学化、合理化，是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上，构建多约束条件下的多目标模糊指派模型，提出了基于遗传算法的解决方案，最后通过案例进行仿真实验，验证该算法的可行性和有效性，解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

基于神经网络的高级行政管理人才选拔方案群体决策支持系统研究

地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备是组织人事部门领导人才管理的核心内容,它对一个地方的经济发展和社会进步有着举足轻重的作用。如何根据该地区的地理、经济、社会、文化等特点,选择最佳的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案,是组织人事管理工作中面临的主要研究课题之一。本文从分析传统的选择地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案模式入手,根据神经网络和模糊数学理论,结合工人智能技术,提出了基于神经网络的地方政府高级行政管理人才选拔及班子配备方案群体决策支持系统(Group DecisionSupport Systemfor Lea…     

冲激噪声环境中LFM信号的特征参数估计

SαS稳定分布是一类非常重要的非高斯随机分布,具有这类分布的噪声称为冲激噪声。在冲激噪声情况下,α阶以上的矩均不存在,导致基于二阶矩的高斯模型算法性能下降,甚至不能正常工作。该文提出了一种在冲激噪声环境下线性调频信号特征参数估计的算法,通过分析冲激噪声的具体特点,给出了修正的低阶矩模糊函数,并结合Radon变换估计了冲激噪声环境下LFM信号的参数。该算法既可应用于冲激噪声下,又可应用于高斯噪声环境,故具有较好的鲁棒性。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。