Bootstrap方法的仿真实现及其在系统偏差估计中的应用

该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题.分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的计算机仿真.通过实例分析,给出了射击系统偏差在Bayes Bootstrap方法、Bootstrap方法和经典统计方法下的具体偏差值,得到Bayes Bootstrap方法优于其它二种方法的结论.     

异方差下利用Bootstrap抽样技巧对基因表达样式进行选择和聚类

通过利用Shi,Shi-Jiang算法和一个Bootstrap抽样技巧,给出了一个推广了的序约束推断方法,在不需要满足方差恒定假设的前提下处理相同的选择和聚类问题.模拟结果显示此方法比Peddada和Simmons-Peddada方法更好地控制了假阳性率.     

沉降计算经验系数的Bootstrap法置信区间估计

采用Bootstrap法推断小样本条件下的沉降计算经验系数概率特征及置信区间,以解决工程中沉降计算经验系数样本量很少,难以应用常规统计方法分析其概率分布的问题。直接对样本重抽样,根据Bootstrap样本逼近参数真实分布,并纠正Bootstrap仿真过程中出现的偏差,以获得参数的无偏置信区间。通过某客运专线路基工程实例分析,得出:采用Bootstrap法可较好地推断小样本条件下沉降计算经验系数未知参数的概率分布,获得参数的置信区间;当面荷载在40～240 kPa范围内取值时,红黏土地基的沉降计算经验系数均值随载荷的增大而减少,经验系数均值服从正态分布,置信度为95%的经验系数均值的置信区间按荷载范围依次为[0.637,0.884],[0.637,0.884]及[0.901,1.165]。     

利用虚拟变量对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计,是一种分析季节指数和季节变动的新思路.但是,由于时间序列数据直接应用到回归模型会与古典假设不相符合,在参数估计以及推断检验中就需要采用一些新的方法,这也正是利用季节虚拟变量估计季节指数时存在的问题,这个问题还有待于以后解决.     

变系数部分线性EV面板数据模型的效应检验

研究了带测量误差的变系数部分线性面板数据模型中个体效应的检验问题。 基于截面最小二乘方法分别对固定效应模型和随机效应模型中参数部分和非参数部分进行估计,经过纠偏处理后分别得到修正后的估计量,并构造出参数 Hausman 检验统计量和非参 Hausman 检验统计量;进一步,在小样本下结合 Bootstrap 抽样方法和Hausman 检验统计量得到检验的拒绝域,并通过模拟来检验统计量的功效;最后利用本文方法实证分析研究了国内 16 家上市银行绩效影响因素,并给出了实质性建议。     

两正态分布总体变异系数差的区间估计

通过参数Bootstrap方法和广义推断方法得到了两正态分布总体变异系数差的区间估计,并通过模拟计算比较两种方法的优劣.利用Bootstrap方法,得到了参数Bootstrap样本,计算两总体变异系数差的区间估计;采用广义区间估计法,分别构造两个正态分布总体变异系数的广义枢轴量,求解两正态分布总体变异系数差的区间估计,最后通过模拟计算比较两种区间估计.研究结果表明,广义推断法能够更好地进行区间估计.     

基于Bootstrap-DEA的我国商业银行效率评价与对比

在DEA模型中引入Bootstrap方法,分别在规模报酬不变和规模报酬可变条件下对金融危机前后我国67家商业银行的初始DEA效率值进行纠偏,并对国有银行、股份制商业银行和城市商业银行的效率水平进行了对比研究.采用Bootstrap截断回归法对影响效率的因素进行检验.实证结果表明:银行经Bootstrap调整的DEA效率显著低于初始DEA效率值;与国有银行相比,股份制商业银行和城市商业银行的效率水平受金融危机的影响较大;适度扩大银行规模、提高盈利能力及创新能力能够提高银行的技术效率,而过多的营业支出及过度分散的股权结构会降低银行的技术效率.     

基于Bootstrap法的实有人口质量分析

采用2013年11月到2014年11月间四川省某县(区)各派出所每次抽样的实有人口质量得分,运用Bootstrap方法推断整个县(区)采集的所有实有人口的质量得分,从而分析出整个县(区)采集的实有人口信息质量,为四川省的基础信息工程建设提供统计的科学依据.     

含内生协变量的泊松回归模型的经验似然推断

在模型的协变量为内生性协变量的情况下,考虑泊松回归模型的经验似然统计推断问题。通过结合一些辅助变量信息作为工具变量,提出一个基于工具变量的经验似然统计推断过程。数据模拟表明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信域。并且模拟结果表明所提出的统计推断方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响。     

基于Wild Bootstrap 非参数方法的AR模型线性检验

介绍了AR模型线性的非参数核检验统计量,并对检验统计量进行了检验水平和检验势的Wild Bootstrap模拟.模拟结果显示,非参数核检验统计量的Wild Bootstrap检验稳健性和可靠性都比渐近检验高,TAR与双线性AR模型比其他3种AR的检验势高.     

城市土地价格的空间插值估计方法

随着城市的快速发展,准确的衡量城市土地价格,以及土地价格分布,对于城市建设规划具有非常重要的作用。首先,获取土地价格的实际数据,并对数据的空间特征和统计学特征进行分析。然后,在空间统计分析的基础上,设计出对克里金插值的半变异函数进行拟合的实验方案,并从中选出误差最小的估计模型。最后,得到土地价格估计模型后,以某城市为例进行土地价格估计,并对估计结果进行误差分析。分析结果与预测结果基本一致,估计得到的土地价格分布也与实际情况相符,准确的估计结果在所有结果中占90%以上,得到较好的估计精度。     

黄金价格变动趋势研究

研究了影响黄金价格变动的主要因素，运用统计计量分析方法，对近30年影响黄金价格的各因素作了实证分析，发现最主要的影响因素是利率、通胀水平、汇率、石油价格、股指，这对于研究未来黄金价格的走势有一定的指导作用。     

户籍制度改革对农民工融入社会的影响分析

作为由农村流人城市的不断扩充的外来社会群体,农民工虽改变了自己生存的空间位置,却远未完成从农民到居民的角色改变。在影响农民工融入社会的诸多因素中,户籍制度被认为是最关键的。户籍制度改革呼吁建立统一的一元户籍制度。在城镇社会保障制度逐渐与农村社会保障制度接轨的过程中,在土地价值越来越趋于上升的大背景下,农民工保留土地的预期会更强烈,不能简单地寄希望于农民工的转户。政府主导的“土地换户籍”不管是使农民生活更无保障,还是使农民“一步登天”,都不能使农民工真正融入社会。解决“三农”问题的根本途径是城市化,而城市化最重要的内容应该是人的城市化。     

基于特征空间变换与LSTM的中短期电煤价格预测

针对电煤价格影响因素多且非线性多时间滞后难以建模的问题,提出一种基于特征变换与LSTM的数据驱动的中短期电煤价格预测方法.为了充分挖掘海量数中蕴含的电煤价格规律,提出不同时间尺度颗粒度信息的特征变换方法;为解决多变量少样本造成过拟合,基于卡方分析和相关系数筛选中短期煤价的主要影响因素;以LSTM神经网络为基础,采用特征平移相关性分析方法确定不同影响特征序列的滞后性,通过主层次分析法优化模型中的信息冗余,在此基础上形成基于特征趋势的深度学习模型;利用多年历史数据及与多种模型的对比分析可知本文模型的有效性与准确性.     

基于ESDA和Hedonic模型的城市住宅地价空间分异研究——以石家庄市为例

探究城市住宅地价空间分布差异及其影响因素,对加强城市地价宏观调控、促进城市土地利用的合理发展和科学化管理具有重要意义.运用探索性空间数据分析(ESDA)技术和特征价格(Hedonic)模型,以石家庄市2010—2014年出让住宅地价为研究对象,通过模拟地价的空间布局,分析了住宅地价的空间结构特征,并探讨了导致地价分异的原因.结果表明:石家庄住宅地价趋势线呈倒"U"型即由中心向四周圈层式递减;住宅地价分布存在区域差异,且具有一定的空间连续性和变异性;影响住宅地价的特征变量中距CBD距离、距北站距离、生活配套设施和公交站个数等9个变量对住宅地价影响较大,其中距CBD距离占比重最大,达17.33%;相比区位特征和个别特征来说,邻里特征对住宅地价影响最大.     

县域小城镇土地级差收益测算方法研究——以南京市六合县为例

在土地市场尚不发育,土地分等估价工作尚未完全展开的情况下,以地租,地价,区位,边际理论为依据, 分等指标体系,计算土地综合质量指数,将六合县域内１５个小域镇分为４等。     

城市宗地地价评估的人工神经网络模型研究——以南京市土地交易为例

由于城市宗地地价的影响因素较为复杂,并且各宗地特征的区域差异性很大,一般方法很难适应各类土地的评估．针对上述特点建立了一种人工神经网络综合评判模型,科学地、公正地、简洁地评估宗地地价．并与城市土地有偿出让工作紧密结合,具有很强的实践意义,为城市宗地评估的现代化、智能化提供一个可借鉴的范式．     

郑州小麦价格的分析与研究

利用灰色关联度分析,得出了期货价格是所有小麦价格因素中的主导因素。利用最小二乘法分析郑州近几年的小麦现货价格和期货价格数据,建立两者的线性关系模型,并做出检验分析。     

甘肃省城镇人均生活水平分析

城镇居民家庭生活基本情况是衡量城镇居民生活水平的重要因素.本文根据甘肃省1980年-2008年影响城镇居民生活水平的相关因素的实际数据,应用因子分析对影响居民生活水平的各因素进行主成分分析,并对公因子进行曲线回归拟合.结果显示,所建立的模型具有统计学意义,拟合优度较好,且与现实情况相符合.     

房地产交易价格微观驱动力分析——以北京市为例

采用特征价格法,分析了北京市2003—2006年包括楼盘所在区域的土地交易价格、容积率、公交线路数及楼盘距商业中心、火车站、医院和学校等的距离10项参数指标,以及3项非参数指标对房地产交易价格的影响。利用相关分析和t检验筛选出主要影响因素,并通过因子分析和多元统计分析识别出各主要影响因素对于房地产交易价格的影响程度。研究结果表明,北京市房地产交易价格主要受土地交易价格、到市中心距离、容积率、轨道交通和文体配套设施5种因素的影响。其中,土地交易价格对楼盘交易价格具有十分明显的提升作用,而容积率则是导致交易价格下降的最主要因素。