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.     

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。     

基于Panel Data模型的生产者服务业区域发展影响因素

利用面板数据误差修正模型考察了制造业规模、投资、就业、区域经济水平、城市化水平等因素对我国东部、中部和西部的生产者服务业发展的长期和短期影响.结果发现,除了区域经济水平在长期和短期都对本区域生产者服务业具有显著的促进作用以外,其他影响因素在不同区域的影响方向和大小有所不同.从长期来看,东部地区制造业规模对生产者服务业具有挤出效应,而投资和就业能显著地促进行业发展;中部地区投资、就业和城市化水平都对生产者服务业产生了负向影响;西部地区除了制造业规模影响为负值之外,其他因素都能促进行业发展.从短期来看,东部除了投资、中部和西部除了城市化之外,其他因素基本上对行业发展具有正效应.     

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。     

因变量缺失的变系数部分线性模型的有效估计

讨论了因变量随机缺失条件下变系数部分线性模型的估计问题.基于局部借补思想,使用局部线性方法和平均技巧同时得到了各个估计量的估计,进而给出了估计的渐近性质.     

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。     

相关误差的变系数模型的估计

在误差相关的情况下，使用局部线性方法给出变系数模型的估计，并讨论估计的渐近正态性。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

变系数EV模型系数参数核估计的改进估计

对变系数EV模型的估计问题进行深入研究,利用核函数法和广义最小二乘法运用类似于迭代的方法改进了变系数EV模型系数参数的估计。首先,将一步核估计■0(ti)(i=1,…,n)代入模型,用广义最小二乘法得到β的第二步估计=Sn-1XT(Y-■0(T))。然后,再将的值代入模型中,将■0(ti)还原成β0(ti),定义β0(t)的最终估计为0(t)=μ10∑i=n1wni(t)(Yi-XiT)在适当的正则条件下,证明了所给的估计具有相合性和一致相合性。最后借助Matlab对估计量进行了模拟研究,结果表明估计的效果较已有结果有所提高。     

自适应变系数EV模型中系数参数的估计

从一般情况下的变系数EV模型入手来讨论一种新型的自适应变系数EV模型,主要是介绍了这种新型模型中的系数参数的估计,进而讨论了参数估计的相关性质.对估计中权函数的性质,估计的渐近性进行了讨论并给出了严格的证明.     

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.     

异构时空数据的转换机制研究

目前时空模型难以兼顾时空语义表达与计算机实现困难的现状,形成不同部门、不同应用、不同时期的时空数据在语义、模型、结构等方面的差异,阻碍了时空数据之间的相互转换,限制了历史数据在预测预报等领域重要作用的发挥.在总结时空数据模型特点的基础上,试图以一个崭新的视角分析时空模型的发展历程;在此基础上,采用图论这一通用数据结构与数学描述方法.构建具有完备性的时空数据描述模型;探讨由此引发的异构时空数据的转换机制.最后,在异构时空模型之间的转换机制中分析了该模型的特点.     

国债品种动态变化对流动性的影响

为了寻求提高流动性的有效途径,需要研究国债品种的动态变化与流动性的相互关系.以上交所和银行间国债市场的流动性测度指标作为因变量,通过合成数据模型分析剩余期限、距离付息日的期限和交易价格溢折价幅度对流动性的影响.国债付息带来现金流入,促进投资者在此前后参与交易,距离付息日越近,流动性越好;国债市场上涨易导致溢价,反之易导致折价,投资者在上涨时交易更为活跃,溢价国债流动性好于折价国债.在上交所国债市场,投资者偏好中长期国债,剩余期限较长的国债流动性较好;在银行间国债市场,投资者偏好中短期国债,剩余期限较短的国债流动性较好.     

一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型

提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,该模型是一个核模型,具有很好的扩展能力和适应能力,该模型因使用了元检测引擎来综合处理来自各个基本检测引擎的数据而提高了检测结果的准确性。文中还构建了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统来分析几种典型的数据挖掘技术的实际应用效果,讨论了数据预处理和特征提取问题。     

城市复杂道路网络T-GIS数据模型

针对现代城市复杂交通网络现状,提出以交通地理信息系统(transportation-geographic information system,T-GIS)数据模型来描述、城市复杂道路网络的复杂特性.首先以复杂网络理论验证城市道路网络的复杂特性,其次从道路网络综合描述属性表达和网络数据逻辑关系3个方面构建城市复杂道路网络T-GIS数据模型.实践证明,本T-GIS模型具有很好的应用效果,很好表达道路网络空间信息及复杂逻辑关系,为道路拥堵和路径诱导及城市道路网络演化研究提供所需数据,且具有较好的推广价值.     

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。     

数据流挖掘研究

数据流挖掘技术是数据挖掘领域的新研究方向之一。本文介绍了数据流基本特点以及数据流模型的基础上,对流行的数据流处理技术和现有数据流挖掘算法进行了总结,并进一步提出了数据流挖掘技术的研究方向和前景。