基于无条件分位回归的民营上市公司高管薪酬问题研究

高级管理人员的薪酬作为现代企业委托代理关系中的核心问题一直是社会的焦点.本文以我国民营上市公司为样本,首先研究了公司规模、每股收益、营业收入、流动负债和高管持股比例作用于高管薪酬不同分位点处的条件分位偏效应,结果表明它们在不同分位水平下的影响各异;然后为了获得这些因素的一般边际影响,利用无条件分位回归分析了它们的无条件分位偏效应,结果指出公司规模、每股收益和营业收入与各个分位水平的高管薪酬呈不同程度的正相关而流动负债则为负相关,高管持股比例与低分位水平的高管薪酬正相关而对中高分位水平的影响不显著;最后对相关结果进行了对比,发现每个影响因素的条件和无条件分位偏效应有所区别,并且无条件分位偏效应的解释意义更具有现实价值.     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型, 即二元连接模型 (简称为BLM). 使用轮廓似然方法估计模型的 参数和非参数部分, 并给出了计算算法. 证明了所得的未知参数的估计量为$\sqrt{n}$-\!\!相合, 渐近正态且具有渐近最小方差, 给出了实际数据分析和模拟研究, 最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

逐步Ⅱ型删失数据下逆威布尔分布的参数推断

逐步Ⅱ型删失方案在可靠性工程和生物医学中应用最为广泛,为此考虑在该删失方案下对寿命数据中常见的逆威布尔分布两参数进行推断。为解决对数似然函数过于复杂、求解较为困难的问题,利用EM算法进行参数估计,利用Bootstrap法进行区间估计。通过Monte Carlo模拟比较了不同删失模式下两参数的估计效果并通过实例分析展示了该估计方法的有效性。     

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。     

基于城镇职工基本养老保险基金支出及其影响因素的时空差异性分析 ——基于GTWR模型以及面板分位数回归模型

在新冠疫情背景下,为保障中老年群体的身体健康,本文将关注点放在城镇基本养老保险基金支出上.首先对基本养老金支出进行时空差异性分析.随后利用GTWR模型以及面板分位数回归模型分析高等教育毕业生数、离退休率、居民可支配收入三个影响因子对基本养老金支出的影响机制.最后根据城镇基本养老保险基金支出在我国各省域的分布特点以及影响...     

一类异方差半参回归模型的估计理论

考虑一类异方差半参回归模型Y=m(X) σ(X)ε,其中X是随机解释变量,Y是响应变量.均值函数m(x)=E(Y|X=x)和方差函数σ(x)二者未知.许多事实表明二者之间存在如下关系:σ2(x)=γ0 γ1(m(x))a1 … γs(m(x))asψ(x)γ,其中ψ(x)=(1,(m(x))a1,…,(m(x))as),γ=(γ0…γs)T.运用局部核权估计法和最小二乘法给出了异方差情况下m(x),σ(x)和γ的估计(x),和,证明了的渐近正态性,得到了(x)和2(x)的最优收敛速度,并且建立了诊断异方差的统计量.     

基于TSI指数的中国运输服务指数构建

交通运输行业作为基础性、先导性、服务性行业,与宏观经济发展有着密切的联系.在新的大部制背景下,亟需一个能够全面、及时、准确地反映交通运输经济与宏观经济之间相互关系的综合性指标.研究基于TSI指数构建了中国运输服务指数(CTSI),并结合相关性分析、周期性分析、重大事件影响分析对其进行合理性检验.相关性分析结果显示,指数与工业增加值之间存在较高的正相关性;经HP滤波处理的周期性序列对比显示,指数与工业增加值之间的周期性交化趋势基本一致,而指数出现波峰波谷的时刻领先于工业增加值约2个月;重大事件影响分析表明,指数能较好地拟合"非典"、国际金融危机等重大事件对宏观经济的影响.     

左截断右删失数据下伽马分布的参数推断

伽马分布是生存分析中应用较为广泛的一种连续型寿命分布。本文基于矩估计方法研究左截断右删失数据下伽马分布的参数估计问题,通过引入潜在数据推导出参数迭代公式,利用矩估计方法的渐近正态性质得到伽马分布参数的渐近置信区间,并进行数值模拟实验。模拟结果表明：在删失比例较小的情况下,参数推断的结果更接近真值;矩估计方法适合大样本情况,同种删失比例随着样本量增大,参数估计的效果更好,渐近置信区间长度变短。