混合地理加权空间自回归模型的Profile GMM估计

为了更好地同时考虑空间自相关性和空间异质性,本文研究一类空间自回归混合地理加权回归模型.基于Profile方法和广义矩(GMM)方法,构造了模型中未知空间自回归参数,常数回归系数和系数函数的两类Profile GMM估计.数值模拟结果表明所提出的估计在有限样本中表现良好.     

固定效应空间自回归分位数模型的变量选择

本文研究了固定效应空间自回归分位数模型的变量选择问题.通过惩罚压缩相关参数,达到了同时识别空间效应、估计未知参数和选择解释变量的目的.此外,给出了变量选择的实现算法并证明了惩罚估计量的大样本性质.数值模拟和实例分析均表明了所提方法的优良表现.     

我国城镇居民消费与收入关系的空间自回归模型研究

本文利用我国31个省市2005年的城镇居民消费和收入统计数据,对我国城镇居民的消费与收入关系进行了空间自回归模型研究。研究结果表明,我国城镇居民的消费存在显著的空间相关性.在此基础上,对所建立的空间自回归模型进行了比较、选择和评价.     

空间自相关地理加权回归模型的估计

地理加权回归作为一类能有效处理回归分析中空间非平稳性现象的建模技术,在多类问题的研究得到了广泛的应用.主要讨论这类空间计量经济学模型在空间自相关情形下的估计问题.首先,对于因变量含有空间滞后项的地理加权回归模型,分别给出了局部似然估计和两步估计两种方法.其次,考虑了误差空间自相关下地理加权回归模型的估计问题.     

回归模型误差相关性的统一检验方法

提出了回归模型误差项关于实对称矩阵相关的概念，从而将探测误差项的各种相关性，诸如序列自相关、空间自相关以及趋势性等问题纳入统一的统计检验框架内．在线性回归模型下，提出了一种计算检验p-值的三阶矩χ^2逼近方法．与精确方法相比，该逼近方法不但显著地降低了计算量，而且模拟计算表明具有相当高的精度．     

社会经济地位与教育回报率的无条件分位回归分析——基于CGSS2010年调查数据

无条件分位回归可以在不同分位点上提取教育对收入的一般边际影响。本文使用FFL的无条件分位回归技术,分析了CGSS2010年调查数据,综合父亲的最高教育程度、母亲的最高教育程度和本人认为的14岁时的家庭社会等级三个变量,使用因子分析方法度量了家庭社会经济地位,并根据不同的家庭社会经济地位分别进行了教育回报率的无条件分位回归分析,得出了家庭社会经济地位的不同正在加大群体性的教育回报率差异的结论。     

无界意义下的在线变化分位数回归算法

本文研究了基于核方法下的在线变化损失函数的回归算法. 利用迭代和比较原则, 得到了算法的收敛速度, 并将该结果推广到了更一般的输出空间.     

无界意义下的在线变化分位数回归算法

本文研究了基于核方法下的在线变化损失函数的回归算法.利用迭代和比较原则,得到了算法的收敛速度,并将该结果推广到了更一般的输出空间.     

基于空间自回归性的低保标准模型的建立

为实现城乡低保标准的调整工作更加规范,需要参照扶贫标准和全国平均低保标准进行论证和科学的测算,现有低保标准对居民经济社会发展水平和财政承受能力了解的还不够全面,因此建立一种“基于空间自回归性低保标准”的数学模型来解决以上问题.通过统计分析方法对其进行推理假设,确定最优计算指标,进行针对性查找,将主要指标划分为8个影响因素,发现相邻两个地区的低保应由本地区的经济发展状况和相邻地区对本地区的经济影响两个因素决定.通过回归评价指标RMSE及MAE对模型性能进行评价,归一化处理后的空间自回归模型RMSE为0.0477MAE为0.1625,在两个指标上同时具有较好的预测性能及鲁棒性.     

最优分位水平及其衍生应用

分位数回归方法由于其具有稳健性,不仅能够全面刻画响应变量的条件分布,还能提供更有现实意义的回归参数,已经逐渐成为各个领域统计分析的强有力的工具.但在许多实际应用中,人们不仅想要探寻不同水平下(即不同分位数)响应变量与解释变量之间的关系,更希望找到一个最优水平,也即最优分位数,使其上的回归结果最真实可靠,最好地反映总体情况.文中提出一种新的回归方法一最优分位回归方法,给出此类问题一个完美的解决方案.该方法的灵感主要来源于稀疏函数的定义,可以证实与传统均值回归相比最优分位回归方法更具优势:(1)稳健性.不受误差分布的限制;(2)有效性.回归结果蕴含信息更丰富;(3)灵活性.对任意模型及数据均适用.文中的模拟结果也对以上三条性质给予极大的支持.最后食品消费数据的分析结果表明当考虑食品消费与人均收入的关系时,中下等收入人群的消费模式为社会的主流模式.