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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
高华川 白仲林
研究目标:基于个体间关系时变的面板数据,提出一种估计政策因果效应的反事实机器学习算法——时变LASSO方法。研究方法:基于真实数据生成过程未知的经典文献中的实际数据和时变的模拟数据,分别将时变LASSO方法与两种常系数方法 (HCW方法和常系数LASSO方法)进行对比研究;以英国"脱欧公投"对英镑汇率的因果效应分析为例,研究了政策信息提前披露时政策因果效应的动态行为。研究发现:相对于两种常系数方法,时变LASSO方法能更准确地估计反事实结果,更适用于样本时期数较长、政策干预时间点相对较晚的政策评估;实证研究表明,常系数方法对脱欧公投的影响存在一定的高估。研究创新:提出了一种基于机器学习的时变LASSO面板数据政策评估方法,以及基于此的两种反事实估计方法。研究价值:对于政策信息提前披露的政策,提供了评价政策因果效应动态行为的工具,完善了面板数据政策评估理论方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
白仲林
本文根据Banerjee等(1992)的模型变换方法和内生突变点选择原理,得到了一种纵剖面时间序列相互独立面板数据的内生结构突变单位根的联合检验——■_T~*(λ)检验。并且,基于泛函中心极限定理推导出了该检验统计量的渐近分布;通过蒙特卡洛模拟实验讨论了该检验的实际检验水平以及面板数据的样本大小、异质性、截距突变的幅度、斜率突变的幅度和结构突变位置等因素对检验功效的影响。最后,根据1952～2006年中国27个省份的数据讨论了人均实际收入的稳定性。
[期刊] 统计研究
[作者]
黄恒君 高海燕 韩君
大数据和机器学习正在改变经济统计学的研究范式与方法。宏观经济数据作为统计产品，用于描述一定范围内的经济状态或联系。与微观多源异构数据一样，宏观经济数据也具有融合二次开发的潜质，且具备更好的数据质量保障。本文在梳理机器学习数据融合方法的基础上，指出一类宏观经济数据融合任务，提出一种宏观经济数据融合方法，旨在提高预测能力。首先，通过论证经济状态数据、经济关联数据的可融合形式特征，给出提取不同类型数据共同特征的模型化表示方法；进而提出一种数据融合模型，给出模型求解的交替迭代求解算法，该模型可以统一处理数据融合基础上的无监督学习、监督学习和半监督学习任务。并且，本文基于2017年中国统计年鉴、2017年中国投入产出表和2017—2018年中国经济景气月报数据开展数据融合应用，结果表明，与非融合方法相比，数据融合方法提高了预测精度。
关键词：
数据融合 经济状态 经济关联 机器学习
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高扬 孙便霞 王超
本文采用Hsiao等(2012)提出的利用面板数据进行政策效果评估的方法,分别研究了上证50股指期货(IH)和中证500股指期货(IC)的推出对相应的股票市场波动的影响。研究区间为IH和IC的上市日2015年4月16日至8月底即中金所采取严格监管措施以抑制市场过度投机的时点,并以6月15日为界将之分为股灾前和股灾期两个时间段。实证结果表明,股灾前IH的推出并未显著影响其现货股指的波动,股灾期间增加了其现货市场的波动;IC的推出在股灾前已经显著地增加了现货股指的波动,股灾期间则大幅增加了现货股指的波动。对IH和IC进一步的回归分析结果指出,过度投机导致IC的推出引起对应的现货市场更大幅度的波动。在中金所采取严格监管措施前,IH和IC未能发挥股指期货的现货稳定器作用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖鹏 王志刚 聂秀东
文章旨在介绍一种新的公共政策评估方法,也就是在国外应用极广的社会实验方法,在国内的研究还很少见。我们对实验方法和非实验方法作了简介,同时就实施社会实验方法的一些要点进行了说明,最后给出了一些应用的领域。
关键词：
社会实验 政策评估 对比组 控制组
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王纬 任燕燕 刘光宗
面板数据模型在经济、生物、统计等领域有着广泛的应用。经典的面板数据模型假设解释变量系数不随时间变化。然而在现实中,解释变量系数可能会因多种因素的影响而存在多重未知的结构变点。本文假设交互固定效应面板数据模型中含有多重未知的结构变点。研究发现通过Pairwise惩罚的参数估计方法在目标函数中增加对相邻时间解释变量系数的惩罚项,能够同时进行参数估计和结构变点诊断。蒙特卡洛模拟结果显示,不管是否存在同方差假设,该方法估计的解释变量系数均偏差较小且结构变点诊断错误率低。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
沈艳 李星宇 周前坤
研究目标:介绍大数据背景下基于面板数据模型的政策评估方法的最新进展与相关应用。研究方法:回顾双重差分法、合成控制法、面板数据方法、因子估计方法和机器学习方法这几类方法在估计面板数据因果效应方面的最新进展后，介绍现有研究中基于上述估计量的推断方法，最后报告已有文献对于不同方法的对比，并提供实证应用建议。研究发现:当实证应用问题中随时间变化的因子个数超过一个时，特别要关注基于双向固定效应的双重差分法的适用性。运用双向固定效应设定模型不恰当时，可考虑使用基于交互固定效应模型的因子模型类估计和推断方法。研究创新:从大数据时代的政策评估需求出发，梳理基于面板数据的因果效应估计和推断方法并给出应用建议。研究价值:为实证研究者提供了选择政策评估方法的参考指南。
[期刊] 情报学报
[作者]
周源 刘宇飞 薛澜
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
关键词：
主题模型 机器学习 新兴技术 机器人技术
[期刊] 金融研究
[作者]
陈海强 范云菲
融资融券交易制度的推出为投资者提供了一种规避市场下跌风险的工具，但其杠杆效应可能吸引更多的投机行为从而加剧市场的波动。本文采用Ｈｓｉａｏ ｅｔ ａ１．（２０１２）提出的一种面板数据政策效应评估方法，研究了国内融资融券制度的推出对股市波动率的影响。我们通过对比真实波动率与构造的反事实波动率路径，发现融资融券制度的推出有效地降低了融资融券标的个股波动率。进一步分析表明，融资交易和融券交易对股市波动率的影响存在非对称性。在我们的样本区间中，融资交易降低了股市的波动率，而融券交易增加了股市的波动率，但由于融资交易比融券交易更为活跃，所以对波动率的影响净效应依然为负，这个结果在控制了股指期货交易的影响之．．．
关键词：
融资融券 波动率 面板数据 政策效应评估
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈翔 韩晓琴 刘亚楠
学者们在估计不同群体受到同一政策的影响时，通常需要使用协变量或者工具变量。为了在缺少协变量和工具变量的情况下估计一项政策对不同群体产生的影响，文章将分位数处理效应与面板数据政策评价方法相结合，得到一种新的政策影响效应估计方法——基于分位数处理效应的面板数据政策评价方法，并进一步研究了政策影响估计量的方差缩减和分解方法。新方法得到的政策影响估计量具有一致性和渐近正态性，交叉验证方法能够缩减估计量的方差，政策影响估计量可以分解为共有影响和特有影响。新的政策影响估计方法为学者们在缺少工具变量和协变量的情况下研究一项政策对不同群体产生的差异化影响提供了帮助。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
陈玲 陶亚民
本文提出投资过程中一种新的业绩评估方法：经济增加值(EVA)评估法。并着重说明其优于其它业绩评估方法的特点及具体的计算过程，为投资者进行证券投资提供了更新更有力的分析工具。
[期刊] 技术经济
[作者]
孙巍 刘心报 杨印生
一种项目评估的新方法孙巍，刘心报，杨印生一、有关概念设某项目的计划指标体系及实际执行指标体系分别用系统Ａ、Ｂ来表示：般取ｋ＝ｌ，且ａｉ、ｂｉ为对应指标。称ａｉ、ｂｉ分别为Ａ、Ｂ的要素。当进行两个项目评比时，Ａ、Ｂ分别表示两项目的实际执行指标体系。若ａ...
[期刊] 情报学报
[作者]
赵雪峰 胡瑾瑾 吴德林 吴伟伟 孙安东 赵涛
专利价值评估对打击非正常申请、净化市场环境具有重要的现实意义。本文以特征拼接、标签迁移及深度学习组合为中心构建专利价值评估方法，并基于2010—2020年广东省专利申请探究评估方法实际表现，引入多组对比模型进行实验分析。研究结果表明：(1)拼接著录事项信息，可构建出技术特征显现更强的专利研究对象，避免因指标类研究对象未足够体现专利技术本质而引发评估准确率不高的现象；(2)以专利法律视角量化出更具专利价值代表性的价值标签体系，在延展专利标签体系研究深度的同时，解决因引用率、下载访问量等传统标签与专利实际价值不匹配而造成的价值评估错误问题；(3)以高精细度词向量为构建原理，组建以BERT (bidirectional encoder representations from transformers)及LSTM (long short-term memory)为核心的专利价值评估模型，有效解决传统模型特征因提取能力不足而产生评估准确率偏低的弊端。本文从研究对象有效性、标签体系性及模型构建评估率三个方面提出优化改进策略，为专利价值评估提供了新工具，具有较强的实际应用价值。
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