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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
谭黎明 金泽群 张征宇 周亚虹
处理非线性模型中的样本选择问题和内生变量问题是计量经济学关注的重点与难点。本文提出采用控制函数法对具有内生变量的分位数样本选择模型进行识别与估计。参考Arellano和Bonhomme（2017），我们将结果方程和选择方程中不可观测扰动项的联合分布建模为Copula函数，修正了分位数样本选择问题所产生的选择偏误。在此基础上，我们提出在结果方程中加入用基函数逼近的控制函数作为额外的解释变量来处理内生变量问题。在处理内生变量问题上，控制函数方法与逆分位数回归相比易于实现，避免了求解非凸目标函数的优化问题。进一步地，我们证明了估计量的一致性与渐近正态性，并通过蒙特卡洛模拟给出了该估计量的有限样本结果，并与逆分位数回归进行了比较。最后，我们将该模型应用于分析已婚女性的教育回报率，体现了本模型的实用价值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
对于高维空间数据,利用半参数空间自回归进行建模,模型中会同时存在内生性、非线性、变量过多等问题。本文研究半参数空间分位回归模型,提出了新的估计程序:首先利用样条基函数,对模型中未知平滑函数进行逼近,解决非线性问题;然后运用特征向量空间滤波,将空间滞后因子转化为空间代理变量的线性组合,有效解决了内生性问题;利用再中心化影响函数,进行无条件分位回归建模,能够刻画不同分位水平下变量之间的关系;最后引入自适应Lasso惩罚,对高维线性部分进行变量选择,得到系数的稀疏估计,有效增强了模型的可解释性。数值模拟中对参数作不同的设置,展现了本文提出方法的有效性。最后,利用半参数空间分位回归模型分析了住房销售价格数据集。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邸俊鹏 张晓峒
文章针对二元选择分位数回归模型的贝叶斯估计方法进行探索性研究。通过模拟实验比较分析了不同先验设定和不同抽样算法下贝叶斯二元选择分位数回归估计量的统计性质,以及贝叶斯方法与频率学派方法对二元选择分位数模型进行估计的优劣。结果表明,对二元选择分位数回归模型进行贝叶斯估计具有一定的优势,尤其是小样本下,估计效果更佳;而且采用Gibbs抽样得到的估计量精度更高,统计推断更准确,尤其是在高分位数下Gibbs抽样的优势更明显。
关键词：
分位数回归 贝叶斯估计 二元离散选择模型
[期刊] 统计研究
[作者]
蒋青嬗 黄灿 李毅君
内生性是常见的计量问题,忽略内生性会导致估计量有偏且不一致。现有部分文献研究了内生性随机前沿模型的估计,但实现的前提是能够为内生性自变量寻找到合适的工具变量,而实际情况下合适的工具变量通常不容易获取。本文研究了在难以找到合适的工具变量的情况下内生性随机前沿模型的估计问题:结合Copula方法和极大模拟似然方法估计参数。此外,本文还构造了技术无效率的新的点估计,该点估计额外利用了内生自变量的信息,通常比JLMS法对应的点估计更有效。数值模拟表明,相比于已有研究,本文提出的方法估计精度更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。
关键词：
分位数回归 随机缺失 逆概率加权
[期刊] 统计研究
[作者]
李坤明 方丽婷
本文提出一种遵循空间数据分布特征的空间分位数回归模型,并着重探讨该模型的估计方法和参数检验问题。本文构建了上述模型的一个工具变量估计法,通过数理证明建立了估计量的大样本理论,并基于估计量的渐近分布构造了模型的参数检验方法;进一步通过数值模拟方法和应用实例考察估计方法和参数检验方法的实际应用效果。数值模拟结果显示,估计方法和参数检验方法在有限样本条件下均可以达到较高的精确度和稳定性。在应用实例中,本文利用所构建的理论方法重新检验了我国"资源诅咒"效应的存在性,实证结果体现了理论方法的应用价值。
[期刊] 经济学动态
[作者]
周华林 李雪松
Tobit模型从最初的结构式模型扩展到时间序列模型、面板数据模型以及非参数模型等形式,无论Tobit模型的结构形式如何变化,现有的估计方法基本上都是在Heckman(1976)两步法的基础上扩展的。本文结合一些经典文献,介绍了不同类型的Tobit模型的结构形式、估计方法、估计结果的性质等,为做实证分析的研究者们提供一个分析此类问题的基本方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖东莹 郑少智
当生存数据类型较为复杂(如删失数据)时,基于普通最小二乘或者似然函数的半参数模型估计及变量选择方法稳健性将大大降低。文章首先对半参可加风险模型进行了变系数推广,然后对系数函数进行B样条逼近,并采用Lasso方法对半参变系数可加风险模型进行变量选择和模型拟合;同时还介绍了循环坐标下降算法来处理高维数据下生存数据的变量选择与估计,对可加风险模型进行了一定的推广。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
赵松山 白雪梅
本文分析了随机性解释变量存在的可能性及其后果 ,其次对解释变量的随机性进行检验 ,最后讨论解释变量为随机变量的模型估计方法 ,包括正交回归估计法、正反向回归估计法、最小特征值估计法和工具变量估计法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展
大数据时代,如何高效地从高维数据中挖掘有效信息并进行统计推断逐渐成为人们关注的热点问题。文章基于高维数据研究如何充分利用已知辅助信息对非概率样本进行校准,主要包括两个方面的内容:一是在总体规模已知的情况下,对非概率样本进行模型辅助SCAD校准和模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。二是在总体规模未知的情况下,对非概率样本进行估计控制模型辅助SCAD校准和估计控制模型辅助ALASSO校准,依次求出校准权重并对总体均值进行统计推断。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李原 王晶
文章基于特征样本采样方法，通过对特征样本的重新组合，设计了一种新的变参数模型估计方法，实现经济社会问题中小样本情况下的变参数估计。该方法根据采样顺序将特征样本重组为时间序列各期的样本，通过分期回归实现各期的变参数估计，并对估计结果进行显著性和拟合度检验。该方法简便易行，且符合贝叶斯原理和蒙特卡罗原理，为变参数模型的估计提供了一种新的思路。
关键词：
特征样本 变参数模型 计算机模拟
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李坤明 方丽婷
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型并构建其估计方法。研究方法:根据截面估计思想构建模型的估计方法,分别利用数理推导和蒙特卡洛模拟方法得到估计量的大样本性质和估计方法的小样本表现,并通过应用实例考察理论方法的实用性。研究发现:利用所构建估计方法得到的估计量具有一致性和渐近正态性,且估计方法在小样本条件下具有良好的估计精度和稳定性,实际应用结果也展示了模型的应用价值。研究创新:本文提出的模型不仅考虑了因变量的截面相依性,还能考察自变量对因变量整个条件分布的影响,所构建的估计方法可以避免传统方法中工具变量的选择问题,估计精度更高。研究价值:本文构建的理论方法将为分析经济、金融、环境等领域中常见的具有厚尾特征的数据提供强有力的研究工具。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 李坤明
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计方法。研究方法:根据贝叶斯分析思想,分别在模型参数的正态先验和双指数先验设定下,构建模型参数的贝叶斯估计方法,并分别利用数值模拟方法和应用实例考察估计方法的小样本表现和实际应用效果。研究发现:所提出的贝叶斯估计方法在小样本条件下具有良好的估计效果和稳健性,在两种先验设置下,不同分位点上的参数估计精度均较高,应用实例展示了理论方法的实际应用价值。研究创新:应用贝叶斯方法估计空间分位数回归模型,该方法综合考虑了先验信息和样本信息,具有更高的估计精度。研究价值:所构建的理论方法将为经济、金融、环境等领域的具有厚尾和空间相依特征的数据提供有力的分析工具。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 陈建东 朱小芹
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
关键词：
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[期刊] 统计与决策
[作者]
常金华 童之瑶 叶小青 姚乐
文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定，提出了一种新的迭代算法，蒙特卡洛模拟结果表明，与其他估计方法相比，该迭代算法有更好的有限样本性质，偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关，个体与时间的异质性得以更加灵活地表达，因此使模型具有更强的适用性。最后，将模型应用于我国房价的实证分析，并用迭代算法来对参数进行估计，回归结果表明，房价决定因素的效应存在异质性，且高房价地区的房价主要受到投资的影响，而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。
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