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[期刊] 统计研究
[作者]
罗毅丹 樊琦
本文提出一种新扩展的向量自回归模型MI-TVP-SV-VAR模型。该模型具有高度的灵活性,可以容纳传统的VAR模型及其各种形式的扩展,更能体现让数据说话的精神。应用这种新扩展的向量自回归模型,本文实证研究了中国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应,结论表明:①我国货币政策对通货膨胀与GDP的冲击效应表现出明显的时变特征,且其演进机制为渐进式;②随着时间推移,货币冲击对通货膨胀和GDP的短中期影响有所弱化。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢琍 刘磊 曹瑞元
本文提出一种新的空间计量模型,部分线性可加空间自回归模型。首先,引入样条逼近可加函数分量,然后利用截面拟似然的思想得到模型参数的估计;所提出的估计方法简单易行,且对误差分布的要求低。通过模拟研究,得到所提出估计方法的有限样本性质,模拟结果显示了所提出估计的有效性;最后,将估计方法应用到波士顿房屋数据进行统计分析,得到了较他人估计更好的结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张延群
全球向量自回归模型(GVAR)是将经典VAR模型加以扩展,使其能够用于分析世界各国或各地区之间经济联系的一种新的模型方法。本文阐述GVAR模型的理论、方法及其在中国经济分析中的应用。基于包含33个国家的GVAR模型,本文实证分析了中国与世界经济的相互影响。通过一般冲击反应函数方法分析中国需求冲击、美国需求冲击、美国债券市场价格和国际油价变动等冲击对中国和其他国家经济增长以及通货膨胀的传导机制、影响强度、持续时间等。结果显示,中国需求冲击对美国、欧元区、日本等主要工业化国家有显著影响,同时中国经济也受到美国债券价格变动较强烈的冲击。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李金华
多元回归模型应用的一种新探索李金华多元回归模型作为一种重要的统计模型，在实践中应用甚广。但是，把它应用在法治实践中指导审判机关的量刑，则是一种新的探索．在我国，审判机关在定罪量刑时，都郑重考虑案犯的犯罪动机，努力做到事实清楚，证据确凿，定性准确．量刑...
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
牟俊霖 王阳
为了充分利用宏观经济数据的信息,本文以中国118个宏观经济变量的季度数据为基础,采用要素扩展的向量自回归模型估计了财政政策、货币政策对中国就业与经济增长的影响,我们发现:第一,扩张性的财政政策能够有效地促进城镇单位就业、城镇国有和集体单位就业的增长;第二,除了增加货币供给M0的扩张性货币政策对城镇国有和集体单位的就业有微弱的促进作用之外,增加货币供给M1、M2以及降低利率的扩张性货币政策对城镇单位就业、城镇国有和集体单位的就业均有较强的抑制作用;第三,扩张性的财政政策和扩张性的货币政策均能有效地促进中国的经济增长。因此,我们建议,如果促进就业是宏观调控的关键政策目标,则应当以扩张性的财政政策为主,如果促进就业和经济增长都是宏观调控的关键政策目标,则应当采用扩张性的财政政策和扩张性的货币政策搭配使用的政策组合,而不应当单独采用扩张性的货币政策刺激经济增长,这样会造成"无就业的经济增长"。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
牟俊霖 王阳
为了充分利用宏观经济数据的信息,本文以中国118个宏观经济变量的季度数据为基础,采用要素扩展的向量自回归模型估计了财政政策、货币政策对中国就业与经济增长的影响,我们发现:第一,扩张性的财政政策能够有效地促进城镇单位就业、城镇国有和集体单位就业的增长;第二,除了增加货币供给M0的扩张性货币政策对城镇国有和集体单位的就业有微弱的促进作用之外,增加货币供给M1、M2以及降低利率的扩张性货币政策对城镇单位就业、城镇国有和集体单位的就业均有较强的抑制作用;第三,扩张性的财政政策和扩张性的货币政策均能有效地促进中国的
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵茂先 余阳
文章针对一元线性回归的绝对误差提出了两种新模型,其中一种是求所有数据点连接平均值产生的斜率,然后求它们的平均值就可以得到斜率,最后利用均值点便可得到一元线性回归方程。另一种是利用经过均值的回归直线,每个点偏离回归直线的斜率再求平均值,即是回归直线的斜率,该方法有"抵抗"异常值的效果。最小二乘法对异常值敏感,所以在含异常值的情况下,新方法在一定情况下"抗"异常值的效果优于最小二乘法,并且在某些情况下绝对误差和预测值误差都优于最小二乘法。
关键词：
回归新模型 最小二乘法 总绝对误差
[期刊] 物流技术
[作者]
马强
就中国国际贸易发展是否与中国国内物流发展存在相关性的问题,从基础调研入手展开分析。通过将基础调研获得的基础数据进行宏观分析,明确了二者之间存在的潜在关系。随后利用计量经济分析方法,展开基于二者的向量自回归分析研究。通过对确定的二者间动态关系的深入分析,为中国物流业的深入发展提出了对策建议。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。实例表明,相对于传统预测方法,VAR-Lasso类方法不仅提高了基站流量的预测精度,同时也实现了大规模基站的实时预测。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
柳彬德 张丽峰
随着我国经济的快速发展,对能源需求日益增加,在未来一段时期内,如何科学地预测我国能源需求量,对于保证经济的可持续发展、小康社会目标的实现与和谐社会的构建具有重要的现实意义。向量自回归模型是基于数据的统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,是处理多个相关经济指标的分析和预测最容易操作的模型之一,常用于预测相互联系的时间序列系统。能源需求量是由煤炭、石油、天然气等一次能源的消费量组成,他们之间存在着密切的联系,基于此,应用VAR模型对我国中长期的能源需求总量、煤
关键词：
能源需求 向量自回归模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
党玮 廖传勤
文章从我国GDP的数据质量出发,基于"克强指数"经济理论,分析我国GDP的年度数据质量,构建了我国GDP与我国的工业用电量、铁路运输量以及银行中长期贷款之间的向量自回归模型(VAR)。选取了1985~2012年的年度数据,从匹配性的角度,利用构建的模型对我国GDP进行数据质量评估。评估结果表明:1985~2012年我国GDP数据误差总体上在允许的5%的范围以内,且数据质量有逐步改善的趋势。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
盖伟 胡杰
如何度量金融系统的网络连通性是系统风险分析的重要内容,在近年受到广泛的关注.本文采用传递熵方法分析了美国股票市场的波动性溢出网络连通性.基于构建的网络结构,我们应用了网络向量自回归模型(NVAM)并且感兴趣的是识别在金融系统构成的波动溢出网络中具有影响力的公司.此外,本文采用滑动窗口方法得到了总波动性溢出网络连通性的动态变化规律,该指标在金融危机初期急剧上升,而在经济稳定时期仅在可控范围内波动.结果表明,传递熵在帮助理解金融市场的相关性和信息传递性上具有较大的潜力.
关键词：
网络连通性 传递熵 网络自回归 系统风险
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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