不完全汇率传递的区域差异性——基于省际面板数据的实证研究

利用2006—2017年我国30个省级面板数据(不包含西藏自治区、港澳台地区),建立滞后1期的随机效应面板模型,研究不完全汇率传递的区域差异性,即人民币名义有效汇率变动对通货膨胀影响的区域差异性。实证结果表明:汇率变动与通货膨胀水平存在显著的负相关性,即本币贬值导致通货膨胀;东部地区的汇率传递效应明显弱于中部、西部地区,这使得货币政策在东部地区更为有效。我国应实施更多稳定高效的货币政策,以稳定通货膨胀;应着重稳定国内物价水平,为更灵活的汇率制度提供施展空间;中、西部地区可借鉴东部地区的模式,促进经济发展。     

两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验

研究两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验问题,推导了检验统计量和检验规则的具体表达式.这一规则也适合于只有部分效应的随机模型,推导的主要工具是Kronecker积运算.最后给出一个应用实例.     

部分线性面板数据模型中个体效应的Bootstrap Hausman检验

对于面板数据模型而言,为了提高估计和预报的精度,区分个体固定效应和个体随机效应非常重要。 针对部分线性面板数据模型,在小样本下采用参数 Hausman 检验方法来识别模型中的个体效应,并通过 Bootstrap 抽样方法求得统计量的上分位点进而构造假设检验的拒绝域。 模拟结果显示,此检验的稳健性和可靠性比现有的非参数检验高,且在计算量和计算时间上有较大优势。     

关于随机截尾数据的进展

在研究截尾可靠性试验中，有时会遇到随机截尾数据．从3个方面介绍了随机截尾数据的进展状况：关于分布函数F（x；θ）与截尾函数G（x）的研究；基于观察数据{（zi，δi），i=1，2，…，n}似然函数的研究；随机截尾数据的发展方向．指出了在随机截尾数据研究中需要解决的几个问题．     

教育与经济增长的省际面板数据分析

文章运用面板单位根、协整检验和误差修正模型等现代计量经济学方法,结合1997-2007年中国31个省市的数据,分析了教育与经济增长之间的关系,结果表明:教育与经济增长之间存在长期协整关系,两者短期关系虽有可能偏离长期均衡,但由于误差纠正机制的存在,能够较快地得以纠正.     

基于双惩罚分位回归的面板数据模型理论与实证研究

固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体随机波动对解释变量系数估计带来的偏差。通过对方差分量的惩罚压缩,减少了模型中未知参数的个数,提高了模型自由度。Monte Carlo模拟及实证分析显示,所提出的方法不仅能准确估计出固定效应系数,而且能精确地捕捉到个体随机效应的波动。     

动态平行数据模型中固定效应模型的模型设定问题

将数据生成过程为一阶自回归的时间序列yt=α+ρyt-1+tε,tε~i.i.d(0,σ2),t=1,2,…T的大样本性质推广到动态平行数据模型中,在固定效应模型中构造并证明了模型设定的χ2统计量,并解决了动态平行数据模型中固定效应模型的模型设定问题.     

基于最小描述长度的不完备数据处理

不完备数据是造成信息系统不确定的主要原因之一,对数据挖掘、知识发现等造成了困难.本文提出一种基于最小描述长度原则的不完备数据处理方法,实例证明这种方法是有效的.Rose工具的规则提取结果证明此方法在规则的集中性和支持度方面优于粗糙集辨识矩阵方法和Conditioned mean completer方法.     

Data fusion techniques for incomplete measurement of trajectory

This paper focuses on data processing for incomplete measurement of trajectory (IMT) in aerospace measurement and control. The IMT means that the principal equipment loses the measured data during some intervals so that trajectory parameters (position, velocity, etc.) cannot be determined independently. Based on a joint model for trajectory estimation with reduced parameter, a fusion way is put forth by making full use of measured data from auxiliary equipment with lower precision. In the superposition intervals of measurement between principal and auxiliary equipment, the technique of diagnosing and estimating system errors is applied to improving the estimate precision of trajectory parameters (TP) and determining the precision after data fusion. In practical test, this method operates so successfully that it can not only provide complete TP but improve their precision remarkably. Meanwhile, this way is also applicable to other problems of incomplete measurement.     

不同类别非完整大数据中缺失数据填充算法研究

针对目前缺失数据填充算法精度低、运行效率低、内存占用率大的特点,提出一种新的不同类别非完整大数据中缺失数据填充算法。通过2个定理阐述了缺失数据填充算法的原理,给出信息熵的计算过程。输入根据数据集构建的决策表和不同类别非完整大数据中缺失数据的最大值、最小值、填充步长。求出其他类指标和某类指标的相关性,得到数据集,求出权重系数;计算初始数据库的信息熵,通过相关理论或经验对缺失数据区间下限进行设定;用一个很小的区间数据取代缺失数据,根据给出的步长不断扩大区间范围,绘制出每一步信息熵状况,将其与初始数据库信息熵相比,实现缺失数据填充。实验结果表明,所提算法精度高、运行效率高、内存占用率低。     

具有不可忽略退出的面板数据混合半参数变系数模型

由于面板数据经常出现由信息性退出而引起的缺失数据,故其统计分析比较复杂。本文假定响应变量服从部分线性半参变系数混合效应模型,其中非参数系数函数依赖于相应的退出时间。利用二步估计方法的思想求得参数与非参数部分的相合估计,减少了同时估计的参数的个数,避免了估计方程中由较多参数引起的多重共线性问题。     

一类面板模型中部分结构变点的检测和估计

给出了解决面板回归模型中存在未知部分结构变点时的检测、估计和推断问题的新方法,得到了结构变点的相合估计及渐近分布。基于最小二乘方法构造全局最小残差平方和,并用于检测结构变点。该方法适用于纯结构变点模型和部分结构变点模型,并且即使面板数据只有很少的个体,估计的相合性也可保证。Monte Carlo模拟结果验证了理论的正确性。基于中国股票市场上参与股改的404家工业企业的实证研究表明:应首先检测结构变点是否存在,然后才能分析解释数据;忽略检测结构变点会产生有偏估计,甚至出现伪回归。