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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
何静 熊巍 田茂再
高维数据分析是当前研究的热点话题,而在对其进行分析时,非参数方法由于其灵活,无需对模型进行假定,得到了广泛的发展和认可。其中可加模型不仅能够有效地对变量进行降维,避免"维数灾难"的发生;而且能够得到各个变量的边际效应,具有很好的解释性。为了得到更加稳健的估计量,本文考虑利用分位回归方法对可加模型进行估计。分位回归方法由于其能够全面地刻画因变量在各个分位点上的变化趋势,并不受误差分布的限制,使得该方法具有更广泛的应用性。本文综合考虑以上优势,提出局部线性最小化检验函数估计方法和局部线性双核估计方法对可加模型进行估计。并且该方法能够有效地避免可加模型分位回归曲线的交叉问题.蒙特卡洛结果显示,与传统...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗幼喜 张敏 田茂再
本文在贝叶斯分析的框架下讨论了面板数据的可加模型分位回归建模方法。首先通过低秩薄板惩罚样条展开和个体效应虚拟变量的引进将非参数模型转换为参数模型,然后在假定随机误差项服从非对称Laplace分布的基础上建立了贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,论文给出了所有待估参数的条件后验分布,并构造了待估参数的Gibbs抽样估计算法。计算机模拟仿真结果显示,新提出的方法相比于传统的可加模型均值回归方法在估计稳健性上明显占优。最后以消费支出面板数据为例研究了我国农村居民收入结构对消费支出的影响,发现对于农村居民来说,无论是高、中、低消费群体,工资性收入与经营净收入的增加对其消费支出的正向刺激作用更为明显。进一步,相比于高消费农村居民人群,低消费农村居民人群随着收入的增加消费支出上升速度较为缓慢。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张所地 范新英
房价波动不仅影响到人们的居住质量和生活水平,也关系着国民经济的健康发展和社会的和谐稳定。探讨房价波动的主要影响因素,一直是理论界和实务界关注的热点问题。在构建收入、利率对房价的影响机制模型的基础上,选取35个大中城市1999-2011年的样本数据,利用面板分位数回归模型进行了实证分析。结果表明,我国大中城市房价主要由收入拉动而非成本推动,收入是影响房价上涨的主要因素,利率变动对房价影响不显著;不同分位数水平下各影响因素作用大小具有明显差异,房价水平越高的城市,房价受收入影响作用越大,而受成本、人均GDP等因素影响程度越小。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定参考价值。
关键词：
面板分位数 收入 利率 房价
[期刊] 统计与决策
[作者]
石薇 王洪卫 谷卿德
文章采用上海市新建住房及二手住房交易数据,在特征价格模型的基础上,运用分位回归编制住房价格指数,并通过与OLS回归结果对比,验证其必要性及可行性。结果发现,不同层次的住房价格波动存在显著差异,房价上涨率从低端住房向高端住房递减,低分位点的房价指数波动更大。
[期刊] 改革与战略
[作者]
袁雪芳 张宗益
利用我国西部上市公司的数据,运用分位回归模型研究资本结构的各类影响因素,与OLS回归结果相对照,可以发现公司规模、股本结构、资产担保价值、非债务税盾和收益性等因素对处于资本结构不同分位的公司的非对称性影响,从而丰富了对资本结构影响因素的理解。
关键词：
分位回归 资本结构 西部上市公司
[期刊] 南方经济
[作者]
宋丹丹 张东 尹齐炜 何富美
文章采用基于Linear-SVM的机器学习方法对百度新闻栏目57988篇的房地产市场新闻进行文本分析,构建出网络媒体净看多情绪变量和网络媒体关注度变量。并采用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)对媒体变量、住宅销售面积和房价之间的互动关系展开分析,得出如下结论:网媒房地产新闻的多空情绪变化基本能反映调控政策的阶段性特征。媒体报道对房地产市场冲击的响应相对稳定,时变效果不明显。媒体关注度对房地产市场的传导作用受到其构成成分和所处市场阶段的影响,其对房价的反向作用在紧缩调控放开后逐渐减小,并逐渐转为正向的提升作用,对住宅销售面积的反向作用在2015年后的市场高涨时期逐渐缩小,持续时间也在缩短。媒体情绪对房地产市场的传导作用受到调控政策和市场运行状况的叠加影响,其对房价的提升作用在2015年至2017年的房地产市场上行周期中有所扩大,对销售面积的提升作用则较为平稳。据此,文章提出应根据市场所处的阶段关注网媒发布信息的频度和情绪,加强舆情监测等建议。
[期刊] 调研世界
[作者]
周四军 唐静媛 江秋池 钟原
本文将二氧化碳排放量纳入超效率DEA模型的非期望产出,测算我国各省市2007—2016年的全要素能源效率。运用分位数空间自回归模型,考虑能源效率空间影响的同时,分析不同分位点上能源消费结构、产业结构、环保进步和城镇化率对能源效率的影响。结果表明:邻省带来的空间影响对能源效率具有正向促进作用,且效率越高的省市更易受到邻省的影响;能源消费结构的不均衡对能源效率有显著的负影响,而产业结构优化、环保进步和城镇化发展均可有效提高能源效率,且各因素的影响程度随分位点的不同而变化,高效率省市的能源效率更易受能源消费结构和产业结构的影响,中高效率省市则对环保进步和城镇化率更为敏感。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗幼喜 李翰芳
文章对含多重随机效应的纵向数据模型提出了两种新的惩罚分位回归法,通过对分位回归系数分别施加Lasso和自适应Lasso惩罚,两种方法能够对模型中的自变量进行自动选择。并设计了参数估计的交替迭代算法,讨论了最优惩罚参数选取方法。蒙特卡罗模拟结果显示,新方法不仅能对分位回归系数做出准确的估计和选择,而且对随机误差分布也具有较强的稳健性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
周霖 罗幼喜
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
[期刊] 统计研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
程豪
家庭收入和医疗保健一直是备受广泛关注的民生问题。本文借助2015年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)的部分数据,构建非参数逆概率加权分位数回归模型,旨在通过原理简单、易于实现且统计性质(尤其是无偏性)良好的非参数逆概率加权法,解决因变量和自变量均存在随机缺失的问题,研究中老年家庭收入与医疗保健问题,以期为推动中国医药卫生体制改革、优化全国人民消费结构、提高中老年群体健康状况和生活质量提供一定借鉴。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
周霖 罗幼喜
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
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