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。     

电子证据科学性初探

从电子证据的概念入手，通过探讨其内涵与外延，分析了电子证据与传统证据之间的逻辑关联性。通过具体案例，分析论证了信息系统是建立在一整套规则体系下的信息表示系统这一内在本质。作为人类发明创造物的客观存在的信息系统，在司法领域扮演着“沉默的现场知情人”的角色，天然地服务于侦查工作。而电子证据的科学性，正在基于对信息系统规则体系下的数据含义的“解读”，这种“解读”也正是目前有关电子数据的司法鉴定制度所管辖的。     

互联网+时代背景下ICT与经济增长关系的实证分析——来自中国省级面板数据研究

随着中国互联网+战略的提出,互联网等信息通信技术将会在中国经济增长方面发挥更加重要的作用。在借鉴国外需求和供给平衡模型的研究基础上,基于中国2008—2013年省级面板数据,对中国ICT发展和经济增长的关系进行研究,实证表明:ICT发展对中国经济增长具有显著促进作用,固定宽带等基础设施也表现出规模经济,人力资本在ICT对经济增长的促进作用中起到了调节作用。因此,中国应在继续加大ICT投资和基础设施建设的同时注重人才培养,以促进中国经济的持续发展。     

食品药品检验机构人员技术档案管理存在的问题及对策

人员技术档案是专技人员专业技术信息的重要载体,提高人员技术档案的管理事关人才能否各尽其能,在岗位上发挥更大作用。在当前市场监管体制和食药检验机构进行改革的重要时期,更应提高人员技术档案管理水平,激发人才活力,使检验机构能够在未来复杂多变的监管形势中更好地发挥作用。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

江苏区域经济增长的俱乐部趋同研究——基于面板数据单位根检验

采用多种面板单位根检验方法,在随机框架下对江苏省经济增长的俱乐部趋同性进行了检验.结果表明,苏南和苏中存在随机性的俱乐部趋同,三个区域配对后形成的新区域内也不存在俱乐部趋同现象.     

政府减排目标、产业结构与污染减排

政府是污染减排的重要主体,了解其行为对污染减排的作用对提升污染减排效果及实现中国绿色发展具有重要意义。创造性地将政府减排目标纳入研究框架,构建面板门槛模型,从工业污染排放总量的角度分析政府减排目标、产业结构、经济规模等因素对地方污染减排的影响,并用工业污染物强度进行稳健性检验。结果显示,政府减排目标对污染减排的作用存在阶段性不同:经济发展初级阶段,政府减排目标对污染排放总量的作用方向为正; 经济发展水平较高时,作用方向为负; 两者之间存在适应性调整阶段,作用方向具有不确定性,但总体由正向作用向负向作用转变。产业结构对工业污染排放总量的作用方向因污染物种类而异,经济规模对工业污染排放总量作用方向为正。