应用GMM方法研究城镇居民消费支出的Panel Data模型

本文首先介绍了Panel Data模型,然后利用Panel Data的广义矩估计方法研究了城镇居民的消费支出模型,最后根据模型分析了由地区差异引起的消费差异。     

两阶段估计非参数固定效应Panel Data模型

推广参数Panel Data模型,考虑非参数固定效应Panel Data模型的估计.采用两阶段估计步骤,推导出了估计量的具体表达式.在一些假设条件下,分别得到了固定效应参数和非参数函数的收敛率以及渐近正态分布性质.此外,Monte Carlo模拟显示我们的估计比一阶差分估计具有更令人满意的有限样本性质.     

我国城镇居民信息消费差异分析

本文运用Panel Data模型研究我国城镇居民1999年-2003年信息消费的地区差异和时间差异,认为我国东、中、西部城镇居民的边际信息消费倾向差异明显,居民信息消费的地区差异效应和时间差异效应也较大,同时分析了产生差异的具体原因.     

半变系数模型PLS估计的一致收敛速度

变系数模型已经获得了广泛的应用，半变系数模型是变系数模型的有效推广，文章介绍了半变系数模型的PLS估计，给出该估计函数系数的一致收敛速度。     

不同生命周期的资本结构的Panel Data模型分析

借鉴产业经济学增长率的企业生命周期划分方法,将中国汽车零部件上市公司划分为不同的生命周期,然后应用Panel Data模型进行实证分析。实证结果表明:企业的资本结构在不同的生命周期阶段具有不同的特征,资产的有形性、总资产的利润率、公司规模、总资产增长率对资本结构在不同的生命周期阶段的影响程度都不同。     

变系数统计模型研究进展

对非参数回归统计分析领域内提出的变系数回归模型和空间变系数回归模型及其相关研究进展作了较全面的回顾。简要介绍了变系数回归模型和空间变系数回归模型的基本理论,梳理了近20年内两类非参数回归分析技术在模型设定、估计方法以及统计推断理论等方面的研究脉络,还着重讨论了两类回归模型亟待解决的问题和未来的研究方向。     

模糊控制系统建模中的边缘线性化方法

针对模糊控制系统建模中出现的变系数非线性模型提出边缘线性化方法.其手段是将某些论域上的模糊划分中模糊集的隶属函数从三角波形状改为矩形波形状,从而使变系数非线性模型转化为变系数线性模型.为了改善转化后的变系数线性模型在形式上的不完备性(即缺项现象),给出了线性模型的联合逼近方法.仿真实验表明,边缘线性化模型关于原非线性模型具有较高的逼近精度.     

江浙沪城镇居民消费需求的制约因素与对策研究

近年来,虽然江浙沪三省城镇居民的收入与消费均有不断增加,但边际消费倾向却呈下降的趋势.本文通过对比研究国内外不同国家、不同地区居民的消费现状,比较分析出江浙沪城镇化居民消费的特征.同时,运用Panel Data模型,找到制约江浙沪城镇居民消费需求的内、外部因素,并据此提出扩大消费需求的对策和建议.     

基于线性残差变系数模型的哈尔滨房价研究

被广泛使用的线性模型具有良好的解释性和外延性,但自适应性弱,有时拟合和预测效果欠佳;变系数模型则反之.为解决这一类矛盾,提出分段解决方法:先建立显著的线性模型,再基于线性模型残差建立其余相关影响因素的变系数模型,该方法在保持模型良好解释性和外延性的同时,提高了模型拟合和预测精度.基于哈尔滨市(包含九区三县两市)2000～2017年的住宅商品房相关数据,对哈尔滨市平均房价及其影响因素进行分析,建立基于线性残差的变系数模型,数据结果表明,这种方法在研究这类问题时优于单一的线性模型和变系数模型.     

基于半参数统计模型的弗明翰心脏病数据研究

对于弗明翰心脏病数据,线性模型往往不能很好地拟合,而利用半参数统计模型能提炼出较准确的信息;对于半参数统计模型——单指标模型和单指标变系数模型,一般利用局部回归方法进行联系函数的估计,估计方程估计方法进行指标系数的估计;在此理论基础上,对弗明翰数据进行拟合并作出分析和比较;结果表明:单指标模型和单指标变系数模型都能较好地拟合并解释弗明翰心脏病数据,但由于单指标变系数模型比单指标模型多考虑了一些因素,所以单指标变系数模型相对来说能更多地提取一些数据中隐藏的信息,能更客观地解释弗明翰心脏病数据的现实意义。     

平行数据模型的参数估计方法及应用

本文对平行数据处理使用了参数估计方法,阐述了给定数据的情况下,如何对模型进行识别,设定正确的模型。并对江苏省各收入组的消费函数以及分类消费函数进行识别与分析。     

董事会规模对企业R&D投资行为的影响研究

以2004~2008年连续披露RD支出的制造业和高新技术业上市公司的样本数据,采用门槛面板模型对董事会规模与企业RD行为之间的关系进行了研究,结果表明,董事会规模与企业RD投资之间表现为存在双门槛值(6.5和10.5)的非线性关系,考虑到董事会人数若为偶数,股东大会上的投票可能会出现半数对半数投票结果而可能引发的僵持状态,研究认为最佳的董事会规模应为7人或者9人。研究同时还发现,董事会中独立董事所占比例的增加对改善企业的RD投资决策未起到明显效果,独立董事的"花瓶"现象仍普遍存在。     

中国20个省市之间的消费水平和消费倾向的比较研究--利用平行数据模型设定的方法

“平行数据”(Paneldata)指在时间序列上取多个截面 ,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据 .以中国 2 0个省市的 2 1年的城镇居民人均年生活费支出 ,城镇居民人均年可支配收入的平行数据为样本 ,利用固定效应模型设定的假设检验方法 ,比较了中国 2 0个省市间的消费水平与消费倾向之间的差异 .再将数据分成三组分别建立消费、收入的平行数据线性回归模型 ,分组比较了不同省市间的消费水平与消费倾向的差异     

基于引力模型的安徽省县域经济增长影响因素分析

基于城市经济引力模型,构建了安徽省县域经济增长的引力模型,利用安徽省17个城市及其所辖县2003—2012年的面板数据进行实证检验,对安徽省县域经济增长的引力因素和阻力因素进行检验.检验结果表明:农村人均家庭经营耕地规模、农业技术水平、城市经济规模对县域经济增长产生了显著的促进作用,而农村经济规模、偏向于城市的收入分配体制、城乡距离、农业现代化水平则抑制了县域经济的增长.研究表明,要顺利推进安徽省县域经济增长需要转变经济发展思路,在保证三次产业共同发展的同时,加强基础设施建设,缩小收入差距,促进社会公平.     

新经济形势下汇率波动会我国出口的影响——基于面板数据的实证检验

我国在2005年汇率改革后,进一步放开了汇率波动幅度.2007年爆发的全球金融危机更是加剧了汇率震荡.选取2001年-2008年间中国与12个主要贸易出口国或地区的面板数据,分为两个对称时段,运用经典引力模型实证检验了新经济形势下汇率波动对于出口的影响.研究发现,在2001年到2004年时段,汇率波动对出口的影响并不显著,但从2005年到2008年的新经济状况下,汇率波动的增加明显抑制了出口.因此,建议在金融危机新背景下,政府应加强汇率管制以求稳定,增强本国出口商的信心,暂时不宜进一步放开汇率.     

基于面板数据模型的我国行业能源消费特征分析

将面板数据模型(Panel data)应用到我国行业能源消费特征的分析中.分析了面板数据模型的类型、识别和参数的估计问题,建立了能源消费总量、汽油、柴油、天然气、电力消费量5种变系数面板数据模型和煤炭、原油、煤油、燃油消费量4种变截距面板数据模型,利用两种面板数据模型分析了工业、农业、建筑业、交通业和批发业等6个行业能源消费倾向和能源消费平均水平的特征.实证分析表明,面板数据模型是分析能源消费特征的有效工具.     

基于动态面板数据模型的我国交通客运特征的分析

针对我国交通客运结构呈现的各自特点和它们之间的相互联系,采用动态的面板数据模型对我国的交通客运结构进行了建模和分析,得到的结果与我国的实际客运情况相符,该模型可行、有效.     

有关中国人口老龄化的数学模型分析

梳理了我国从1990年到1999年的相关人口数据以及第5次人口普查的数据,借助相关中国人口统计年鉴,建立了我国人口增长的灰色系统GM（1,1）模型和Leslie动态离散控制预测模型,应用MATLAB软件分析我国当前人口状况,并且预测了未来我国人口的增长模型,了解我国未来老年人口的增长趋势.     

基于Cesium 的地下三维管网3D Tiles 模型构建与可视化

Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设.     

基于MCMC算法的贝叶斯面板单位根检验

针对面板单位根检验存在检验势不稳定和原假设设置主观选择的问题,提出基于面板数据分位自回归模型,选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.结合参数的完全条件分布设计MCMC抽样算法,进行贝叶斯分位单位根检验,并利用Monte Carlo模拟实验研究了贝叶斯分位单位根检验的有效性与可行性.研究结果表明,基于面板数据分位自回归模型的贝叶斯单位根检验方法解决了检验势不稳定以及原假设主观设置的问题,能够给出更全面稳健的单位根检验判断.