回归分析在农村居民消费水平研究中的应用

首先利用SPSS软件将我国农村居民消费水平与农村居民人均纯收入、城乡居民人民币储蓄存款、人均国民生产总值、恩格尔系数、CPI指数进行系统回归分析,然后找出它们之间的联系,消除数据间多重共线性,建立回归模型.最后分析农村居民消费水平的影响因素和城乡消费差距,给出提高农村居民消费水平的建议.     

我国空气质量影响因素的实证研究

针对长期存在的空气污染问题,提出将空气质量的污染指标和治理指标相结合来进行分析,在一定程度上对改善我国的空气质量有一定的现实意义;以2008—2019年我国31个主要城市的面板数据为基础,从分位数回归的角度将空气质量污染指标(NO_2)、经济增长(人均GDP)以及公共交通(年末实有公共汽电车运营数)对我国空气质量的影响程度进行分析;结果表明:NO_2在低分位点时对空气质量产生的负向影响较大,在高分位点时较低,与之相反,人均GDP在高分位点时与空气质量的负相关程度大于低分位点,而公共交通利用率的增加对我国空气质量的改善有着正向的推动作用,且在高分位点的正向影响大于低分位点。     

基于分位数回归的我国居民边际消费倾向动态研究

以我国1978 -2009年间城乡居民人均收入和人均储蓄数据为样本,运用分位数回归方法对各收入水平下的边际储蓄倾向进行估计.实证结果表明,边际储蓄倾向递增规律在我国城乡居民储蓄行为中也是适用的.     

基于样条估计分位数回归的光伏功率回归模型

光伏发电功率预测的准确与否是太阳能光伏发电是否能够有效地并入当前电网从而大大地提高太阳能利用率的关键.分位数回归是一种能够给出输出量的详细完整分布,从而便于分析与研究的回归模型.样条就是仅在节点处平滑连接的多项式函数,样条估计具有简单易行和计算速度快的优点.本文通过建立基于样条估计的分位数回归模型,在光伏面板发电功率数据的基础上,拟合光伏功率曲线,通过计算残差平方和和确定系数进行对拟合效果的评估.结果表明,该模型利用已有的光伏面板发电功率数据,可以在给出功率预测值的完整分布的同时,准确有效地分析相关因素对光伏发电功率的影响,展现不同分位点的回归拟合效果,从而有效地提高光伏系统对太阳能的利用率,避免光伏发电在接入电网时所产生的不利影响.     

山西省城乡居民消费差异的分析研究

城乡居民的消费差异是城乡经济发展研究的重要方面,本文根据2015年、2016年《山西省统计年鉴》中1990年~2015年的数据,采用分析比较法在消费水平、消费结构、消费观念三个方面对城镇与乡村居民进行对比,发现农村居民的消费水平相对落后,消费结构与消费观念有待改善.同时,从人均收入、交通条件、消费环境方面着重探讨造成差异的原因,相对于城镇居民,农村居民的人均收入较低,同时受到交通和环境的制约,最终导致差异的形成.为了进一步缩小山西省现存的消费差异、促进山西省的经济发展和城乡一体化,必须采取提高农村居民的经济收入、完善农村交通系统、开发农村市场、建立科学的社会保障体系等措施,实现城镇和乡村均衡发展.     

中国农村居民消费结构研究

利用2002-2008年中国农村居民收入与消费数据建立平行数据模型,分析收入差距对中国农村居民消费结构的影响,同时估计了基于收入差距的各项消费支出的消费函数,并就估计结果进行分析.结果表明,对于文教娱乐支出而言,居民的边际消费倾向和平均消费水平在收入层次上的差异较小;食品、医疗保健、交通通讯等方面的消费支出差异较大,不...     

基于非线性分位数自回归的股市收益自相关性研究

股市收益的自相关性是金融市场研究的热点问题,对股票价格预测及股市风险度量具有重要意义。由于收益序列存在尖峰厚尾及非线性特征,传统的线性均值模型往往难以具有代表性。在分位数回归框架下,以正负向收益作为分段机制,建立非线性分位数自回归模型,用于刻画收益序列的自相关特征。选取上证综指日收益率、周收益率及月收益率数据进行实证研究,结果表明,不同时间频率的收益序列自相关性较为一致,且存在典型的非线性和异质性特征。当前期收益为负向时,收益序列呈现出低分位点处(低迷市场)强正自相关、中位点处(温和市场)弱自相关、高分位点处(积极市场)强负自相关的特点;而当前期收益为正向时,结论与之相反。最后对结论进行分析并给出相应政策性建议。     

基于ELES模型的甘肃省城乡居民消费结构差异性分析

本论述以2002~2015年《甘肃省统计年鉴》中的数据,整理得到有关城乡居民人均收入与各消费支出项目的时间序列数据.根据影响消费支出的八大因素的时间序列数据,利用EVIEWS9.0软件包分别建立城镇居民消费与农村居民消费的拓展线性支出系统模型,分析收入对城镇居民与农村居民各项消费的影响情况.根据分析的结果提出相应的拉动居民消费,以促进甘肃经济增长的对策建议.     

分位数回归在比例数据分析中的应用

基于分位数方法研究了比例数据的回归建模、估计、推断及其应用问题.由于比例数据具有异方差、多峰性等特点,与均值回归相比,使用分位数回归不仅能动态地描述比例响应变量与协变量之间的相关关系,而且能够揭示变量之间内在的规律和提供更加丰富的信息.数值模拟研究和家庭食物消费数据分析说明了所提方法的有用性.     

基于二元选择分位数回归的上市公司信用评估

二元选择分位数回归是二元选择均值回归在分位数框架下的推广,能够更好地揭示解释变量对响应变量在不同分位点处的异质影响,从而可以更加准确地描述与预测二元选择行为。文章基于二元选择分位数回归建立了上市公司信用评估方法,通过数值模拟和实证研究,对二元选择分位数回归与二元选择均值回归的信用评估能力进行了比较。研究结果表明,无论样本内还是样本外,二元选择分位数回归均能够更加准确地评估上市公司的信用状况。     

基于分位点回归和影响因子的动态保证金率

保证金是金融市场上对交易各方履约的基本保证.为了能够在风险可控的范围内设定更为合理的保证金水平,本文结合VaR方法中的GARCH、TGARCH、EGARCH模型,加入影响因子和基于MCMC的分位点回归方法来拟合模型参数,并利用Cornish-Fisher展开式估计分位数Φ-1q,以找到制定保证金水平更为合理的方法,然后采用沪胶指数日线为数据进行了对比和验证.     

云南省各州市农村消费的区域实证分析

明确农村消费的地区及结构差异是制定刺激农村消费有关政策的实证基础。结合云南省地域特点,针对云南省各州市农村居民消费进行区域分析和数学建模,运用K均值聚类分析、主成分分析及回归分析,以了解云南省各州市农村居民的消费构成和习惯。结果表明,云南省2010年各州市农村居民消费构成差异较大,消费结构不合理;K均值聚类分析显示云南省各州市农民消费情况可划分为三类,每类之间存在较大差异;AIC准则表明主成分回归模型比全模型更优,解释了变量90.6%的信息,模型通过了显著性检验。主成分回归的结果显示农村居民消费与收入存在显著相关性。     

左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择

在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率.     

湖北省城乡居民消费结构比较研究

近年来,湖北省城镇居民的消费水平在逐步提高,消费结构在不断升级。农村居民的人均消费支出年均增长速度快于城镇居民,但消费的绝对额仍远低于城镇居民,湖北省城乡居民消费结构的差异仍然较大。造成湖北省城乡居民消费结构差异的主要原因有城乡居民收入差距大,城乡居民文化素质、消费观念差异明显,农村居民购买力分流严重,农村居民消费环境较差,农村居民社会保障不健全等。为改善湖北省城镇居民消费结构,应制定城镇居民家电通讯产品消费优惠政策,促进城镇家庭家电通讯产品升级换代;调整相关税费政策,促进汽车等高档产品和住房消费;扩大高层次教育招生规模,促进城镇居民教育消费;引导个性化、时尚化、品牌化消费,满足消费者多样化消费需求;大力发展服务业,进一步拉动消费增长。为改善湖北省农村居民消费结构,应切实增加农民收入,提高农村居民购买能力;加强农村精神文明建设,改善农村居民消费观念;积极创造消费条件,挖掘农村市场消费潜力;加大对农村基础设施投入,改善农村消费环境;完善社会保障制度,强化消费信心。     

响应变量缺失下加权复合分位数回归估计

目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综合考虑了多个分位点的信息,提高了所得估计的效率。     

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.     

基于线性分位数组合的兴安落叶松冠幅预测

【目的】 使用线性分位数回归和分位数组合对兴安落叶松(Larix gmelinii)冠幅进行建模和预测,为准确模拟和预测冠幅生长提供技术支持。【方法】 利用大兴安岭兴安落叶松天然林实测数据,采用线性回归和分位数回归构建基础和多元冠幅模型。比较7种分位数组合:三分位数组合(τ=0.1, 0.5, 0.9和τ=0.3, 0.5, 0.7)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9和τ=0.3,0.4,0.5,0.6,0.7)、七分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9和τ=0.1,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.9)和九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)的预测效果。分析4种抽取方案(随机抽样、选择最大树、平均木、最小树)和9种抽样数量(1~9株)对预测精度的影响。同时使用K折交叉验证对线性回归、最优分位数回归和最优分位数组合进行比较。【结果】 线性和分位数回归都能对冠幅模型进行拟合,中位数回归的拟合结果与线性回归相似,且在所有分位数中拟合能力最好。多元冠幅模型和分位数回归的拟合及检验效果都优于基础模型,冠幅与胸径和样地平均高(立地质量)呈正相关,与枝下高(树木大小)和样地内落叶松断面积(竞争)呈负相关。使用分位数组合可以提高模型的预测能力,7种分位数组合的差异很小,三分位数组合(τ=0.3, 0.5, 0.7)的预测能力最好。对于基础和多元分位数组合在实际应用时,最优抽取方案都为选取最大树,每个样地建议选取6株样木。【结论】 基于线性分位数组合的冠幅模型可以提高预测精度,建议使用三分位数组合和选取最大树及抽取数量为6株的方案对冠幅进行预测。     

中国电力消费影响因素权重的分位数回归研究

通过加权最小二乘法(WLS)和分位数(QR)回归比较性研究电力能源消费影响因素的影响权重,分位数回归技术则更能详尽阐明不同消费需求下各影响权重的变化:电价、能源效率改进、消费支出能力、电力价格体制改革、人口与电力消费需求之间存在长期均衡的关系,并通过多重验证指标验证模型和结果的合理性;能源效率改进和电价控制是影响电力能源消费的2个重要因素,在不同分位数上各个因素影响权重存在差异;特别发现"高人口增长率并不必然伴随高电力消费需求量"。并提出不同分位数下相关政策建议。     

重庆城镇化率与城乡居民消费支出关系研究

以重庆市1996-2011年的年度数据为基础,研究了城镇化发展对城乡居民消费水平的影响;实证结果表明：重庆市城镇化水平与城镇居民消费支出具有协整关系,与农村居民消费支出没有协整关系,城镇化的发展能够促进城镇居民消费支出的增加,城镇化的发展是城市居民消费支出增加的原因,而城市居民消费支出增加并不能促进城镇化的发展.     

基于分位数回归森林的VaR估计及风险因素分析

构建非参数、集成性的分位数回归森林算法,对上证综指和标普500指数的VaR进行了估计;同时构建了其他一些主流的方法,包括历史模拟、GARCH族方法、弹性网络、门限分位数回归、CAViaR等,进行检验和对比.通过对不同置信水平下的VaR估计进行多种检验,验证了该方法的有效性和稳健性.进一步,基于分位数回归森林模型定义了一种特征重要性度量方法,评估了各个因素对于风险值的影响权重大小,发现过去一日收益率对上证综指的风险值影响较大,而波动率对标普500指数的风险值影响较大,整体来看两国股市间的风险传导性较弱;并引入偏相依关系,动态地分析了各个因素在不同水平下对于风险值的作用方向,一定程度上弥补了机器学习算法在金融应用中一直存在的"黑箱性"问题.