面板数据复合分位数回归模型的渐进相对效率

针对面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,研究回归系数估计的渐进相对效率.采用计算复合分位数回归估计和最小二乘法估计的协方差矩阵的迹的比值,计算结果表明复合分位数回归相对于最小二乘法的渐进相对效率的比值大于70%.还将Zou在2008年提出的适应性lasso的想法应用于此面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,构造出适应性lasso惩罚复合分位数回归估计,并在适当条件下证明其估计的渐进性质.     

分位数回归方法综述

分位数回归模型作为普通线性回归模型的推广,拥有着独特的优越性,在其广泛应用中得到了更加丰富及有价值的结果。本文比较了分位数回归和普通线性回归的优缺点,并介绍了分位数回归在多个学科领域中的应用以及其理论发展分支。     

线性测量误差模型的随机加权分位数回归

将随机加权法推广到线性测量误差模型,结合分位数回归估计方法,提出线性测量误差模型中参数的随机加权分位数回归方法.在一定条件下,可以用随机加权法得到分位数回归估计量的渐近分布,这种方法避免了估计冗余参数,并且实施方便.通过模拟研究和艾滋病数据验证了随机加权分位数回归方法的有效性.     

具有通胀因子的平衡分位回归信度模型

保险数据经常表现为尖峰或厚尾的形态,而经典的信度模型并不能有效反映分布的上尾和下尾信息,同时考虑保费的安全负荷性以及通货膨胀对未来保险期间对保额的影响.在分位数视角下用平衡损失代替均方损失,通过利用样本分位数充分利用所有数据的信息,建立了具有通货膨胀因子的分位数信度模型,扩展了经典的信度模型,为保险公司提供了一种根据实际情况选择不同的权重,制定更符合实际保费的方法.     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

随机效应模型的复合分位数回归估计

在纵向数据处理中,随机效应模型是使用频率非常高的模型之一。本文主要采用复合分位数回归估计的方法,在对其参数进行估计的同时,证明了此估计渐近正态性。经模拟研究,比对了中位数回归估计、传统最小二乘估计和复合分位数回归估计三种估计的精度,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对随机效应模型的参数估计是有效的,尤其当模型误差项不遵循高斯分布时,复合分位数回归估计的实用性是明显的。     

区域金融发展和经济增长的计量分析——基于福建省数据与分位数回归方法

金融发展与经济增长关系的研究一直是经济学界讨论的热点问题.该文基于福建省1 980年～2011年的数据,运用分位数回归方法,考察了金融发展和经济增长之间的关系.与经典的条件均值回归相比,条件分位数回归方法能够挖掘数据生成过程更加全面深入的信息,为研究区域金融发展与经济增长的关系提供有力的证据.     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

响应变量缺失下变系数模型的分位数回归

针对响应变量随机缺失情况下变系数分位数回归模型的非参数估计问题,提出了将B样条和逆概率加权相结合的估计方法。缺失数据在统计工作中难免会遇到,首先用logistic模型产生响应变量的缺失概率,然后对变系数模型的系数函数采用B样条逼近技术,利用缺失概率构建逆概率加权分位数回归的损失函数,得到模型的未知系数函数估计;在模拟研究中,将得到的估计与直接使用完全数据的估计方法进行对比,发现在响应变量随机缺失下,将B样条和逆概率加权相结合的变系数模型分位数回归在有限样本情况下表现良好,模拟研究结果表明该方法有效;最后将所研究的方法运用到挪威公共道路管理局收集的奥斯陆地区相关数据中,研究了空气中二氧化氮浓度与道路车流量和风速之间的关系,得出合理的结论,进一步证明了该方法的合理性。     

基于指数加权分位数回归预测的CPFR成本模型

针对某些商品的高易变性、不对称性的需求模式,基于预测方法高精确度的要求,采用计量经济学前沿预测研究方法指数加权分位数回归预测法,建立了由零售商、制造商的成本模型和供应链系统总成本模型构成的CPFR供应链系统成本模型,为基于多层次CPFR的三级库存协调与优化研究中提高需求预测精度探索新的视角.该模型通过直接预测销售序列的分位数,避免既存研究中基于假设的预测失误,使预测结果更加贴近需求模式的真实值.数值分析表明指数加权分位数回归预测模型的预测精度较高.     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

扩散模型复合分位回归估计的渐近正态性

主要研究扩散模型中漂移函数的复合分位回归估计的渐近正态性.基于离散观测样本,利用复合分位回归的方法得到了漂移参数函数的局部估计量,并证明了估计量的渐近正态性.     

基于MM-算法的局部常数核加权分位数回归估计及应用

提出了一种新的基于MM-算法的局部常数核加权计算法,使用该方法得到的分位数回归估计曲线在比较弱的条件下是连续光滑的．讨论了核方法中协调参数的选取问题．最后,数值模拟和实证研究的结果表明,利用所提出的计算方法所得到的非参数曲线估计在重尾误差的情况下具有一定的稳健性．     

基于弹性网惩罚的复合分位数回归估计

针对高维数据的建模分析问题,提出一种基于弹性网络法和复合分位数回归相结合的稳健估计方法。 在该 估计方法中,所提出的模型能够有效进行变量选择与系数压缩,并处理数据间的多重共线性与群组效应问题,在大 数据时代下具有较广的适应性。 同时,与已有的惩罚最小二乘估计和惩罚分位数回归估计相比,该估计方法不仅 放宽了对模型误差项的分布要求,而且综合考虑了多个分位点的损失,在面对离群值或呈现尖峰、厚尾分布数据时 能够保持更强的稳健性和抗干扰性。 在一定条件下,对所构建模型估计的相合性与稀疏性进行了理论分析,结果 表明:所提出的模型能够将不相关的变量完全压缩至零,且估计量和真实系数以趋于 1 的概率相同。 此外,在数值 模拟方面,设置了 5 种误差项分布条件,根据设定的 4 项指标,通过与其他惩罚函数模型以及损失函数模型进行比 较,结果表明新提出的方法具备更好的稳健性与有效性。     

分位数回归在时间序列中的应用

文章利用分位数回归和时间序列相结合的方法对澳大利亚月度红酒销售量数据进行建模和预测,得出的模型能很好地描述出月份对于红酒销量变化范围的影响.当自变量时间对因变量红酒销量的分布产生不同的影响时,相对于最小二乘回归系数得到单一结果来说,利用分位数回归得到的时间序列模型能更好地利用数据里的信息,得到比较全面的预测结果.     

广东省进出口额关系的实证分析——基于协整理论与误差修正模型

根据协整理论和误差修正模型,对广东省进出口额关系进行实证分析,建立计量经济模型,得到进出口的长期及短期变化关系,研究结果表明：进口对出口起促进作用,当期出口额受前期出口的影响。     

改进的多层递阶回归算法在进出口贸易中的应用

用改进的多层递阶回归算法建立数学模型，并以此来精确预测未来进出口贸易总额的数值大小，根据对未来进出口贸易总额的预测值，制订相应的政策和采取有效措施来发展进出口贸易。     

近代广西对外贸易条件分析(1877年～1931年)——基于海关贸易报告的考察

通过对海关原始数据的整理,首次厘清了近代广西对外贸易条件及其变动趋势。其中有9类出口商品占有优势,而绝大部分进口商品更拥有长期的发展性优势;两相作用,直至1915年广西在整个对外贸易中仍处较为有利地位,此后贸易条件则不断恶化。     

基于光滑化方法的分段线性删失分位数回归模型估计

针对在分段线性删失分位数回归模型中的变点问题,该文通过引入光滑化方法得到了变点位置及模型系数的估计,推导了参数估计的大样本性质.光滑化方法解决了在变点估计方法中常用的格点搜索法存在计算烦琐、解释意义不强的问题,弥补了线性化技术无法证明渐近性的不足,提高了估计的有效性和稳健性.蒙特卡罗模拟结果验证了在同方差和异方差、固定和随机删失下在不同分位点时的估计效果都具有有效性和稳健性.药物滥用数据的实证分析表明:复发时间间隔与治疗时间存在正向影响,且复发时间在0.498处存在变点(0.5分位数),治疗时间在0.498之前的复发时间间隔比在0.498之后的更长,即大约前一半时间的治疗更加有效.     

基于多元回归和灰色关联的粮食种植面积影响因素分析

本文选取影响粮食种植面积的农业劳动力人口、粮食进出口贸易、农民受教育程度、城乡收入差距、家庭负担等多项指标,运用多元回归分析方法,构建了陕西省小麦、玉米种植面积的数学模型,得到了种植面积与各指标的线性关系。然后,使用灰色关联度分析方法计算各指标对种植面积的影响程度,根据关联度的大小,得到各指标重要性排序,该结果与种植面积模型反应的各因素的相关关系相同,说明本文建立的指标体系具有合理性。