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[期刊] 统计研究
[作者]
梅波 田茂再
本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型。本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型。利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进行预测。本文同时融合降秩近似的方法,简化了计算复杂度。区别于已有时空分位模型,本文考虑了协变量对因变量影响的空间分布特征,并非直接对时间或空间效应整体进行建模,有利于深入研究协变量与因变量之间的空间结构关系。数值模拟结果表明,预测的空间域与真实的空间域十分接近,并在不同分位水平下,有效地估计了协变量影响的空间效应差异。最后将该模型应用于北京市PM2.5浓度的研究,分析气象因素对PM2.5浓度影响的空间分布特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
晏振 田茂再
文章利用分位回归方法分析北京市的臭氧(O3)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)以及一氧化碳(CO)这四种空气污染物与PM2.5的影响关系。通过构建线性参数分位回归模型和单指标分位回归模型估计具体影响系数,结果显示这四种空气污染物对PM2.5有着重要影响,并且在高分位时比低分位的影响更为突出。通过实证知道,分位回归方法相对于均值回归更能够反映出数据的全貌,更全面确切地反映回归信息。
关键词：
分位回归 PM2.5 空气污染 汽车尾气
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梅波 田茂再
本文利用时空模型对影响PM2.5的各项因素进行分析,分别用全模型和简化模型刻画各个影响因素的间接作用和直接作用。首先本文将影响PM2.5浓度的因素分为两类:相关污染气体浓度和气象条件因素,以及二者之间的交互作用对PM2.5浓度的影响大小。其次探讨了气象因素对PM2.5浓度影响的空间特征。文章选取北京市2015年35个监测点的空气质量数据和全年的气象数据。研究结果表明,污染气体、、对PM2.5浓度的直接影响为正,影响力依次递减,相反的作用显示为负,且影响力相对较弱。和主要通过直接影响,而主要通过与气象因素的
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.5的影响程度则呈现出一定的空间梯度分布。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马忠玉 肖宏伟
利用地理加权回归模型(GWR),实证考察了经济发展、产业结构、能源消费结构、城镇化发展、建筑施工、汽车保有量、环境规制、产业集聚、技术进步、能源价格、对外开放、自然条件、生态建设等因素对PM2.5年平均浓度影响的区域空间差异。实证结果表明:所有影响因素的估计系数符号与预期一致,大部分影响因素的估计系数统计量显著,其对PM2.5的影响程度在区域之间呈现空间差异,且表现出一定的空间集聚特征;环境规制、对外开放及空气流动性等因素对PM2.5影响程度的空间差异不大,均对雾霾减少有显著的正向影响,其他因素对PM2.
[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] 调研世界
[作者]
李政寰 金勇进
本文设计了一种新的监测站网络设计方法。首先利用网格法找出了231个备选点的位置,其次利用GPD模型拟合了北京市主城区的17个PM2.5监测站数据分布的尾部特征,再利用SVR模型估计出231个备选点的参数估计值,最后通过生成各备选点的模拟值,并选择熵值最大的位置作为建立新监测站的位置。笔者将本文提出方法应用于北京市主城区17个PM2.5监测站2013年12月5日至2017年8月5日的数据后,挑选出了首都机场附近作为PM2.5新监测站的位置。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李栋 薛惠锋 张文宇 方铭
为解决PM2.5浓度预测中存在的精度不高的问题,文章提出了一个基于相关分析、自回归分布滞后模型、果蝇优化算法、核极限学习机的在线PM2.5日浓度混合预测模型。并将模型应用于关中地区五个地市,用2016年1月至2017年5月监测数据对模型进行验证。结果表明:模型均方根误差<6μg,平均绝对百分比误差0.98,能够在日尺度下有效地预测PM2.5浓度,可以为当地开展空气污染预警和城市综合管理提供决策支持。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨亮 孟生旺
研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
零膨胀 贝叶斯 损失次数 分位回归
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨亮 孟生旺
研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
零膨胀 贝叶斯 损失次数 分位回归
[期刊] 调研世界
[作者]
李培志
本文利用京津冀地区的污染数据，使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测，并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示，在点预测方面，该模型的预测精度优于其他模型；在区间预测方面，在显著性水平为０．１的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看，该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
[期刊] 经济地理
[作者]
沈体雁 于瀚辰 周麟 古恒宇 何泓浩
文章基于多尺度地理加权回归研究北京市2011—2017年二手住宅交易的价格特征,结果表明:①以往基于经典地理加权回归模型的研究可能存在一定的不稳健,而多尺度地理加权回归可以将不同变量对于因变量的影响尺度反映出来,其回归的结果更为可靠。②北京房价对区位因素非常敏感,且存在高度的空间异质性,区位的影响尺度是所有变量中最小的,接近于街道尺度。而卧室数量和到最近地铁站的距离为全局尺度的变量,在空间上的影响较为平稳。到公交站的距离、到小学的距离、建筑结构和装修状况对于房价的影响不显著。其他显著的变量均存在一定的空间异质性,其空间尺度由小到大分别为成交时间、面积、楼龄、楼层、朝向。③区位、朝向、卧室数量、成交时间均正向影响房价,而面积、楼龄、楼层、到地铁站的距离负向影响房价。所有影响因素中区位是影响房价的最主要因素,其次是成交时间朝向。面积成交时间、朝向和到最近地铁站的距离影响较大,所在楼层、卧室数量对于房价的影响较小,而面积和楼龄的影响最弱。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹学锋 吴丽雯
随着我国经济的快速发展,地区间的发展差距日益明显。为协调各地区的经济发展问题,文章对经济增长的收敛性进行研究,构建基于贝叶斯分位回归计量的经济增长收敛模型,对我国近40年的GDP数据进行分时段性研究,从影响因子与经济增长的关系角度出发,分析了物质资本、人口增长、人力资本与经济增长的关系,进而结合我国情况提出相应的政策建议,为各地区经济协调发展做出理论参考。
关键词：
经济差距 贝叶斯 经济增长 收敛性
[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] 数理统计与管理
[作者]
李政寰 金勇进
本文提出了一种新的PM2.5监测站最优化空间网络设计方法,该方法是基于GPD模型和最大稳定过程的。模型拟合分为两个部分,第一个部分是边际分布,即GPD模型估计的部分;第二部分是最大稳定过程模型部分。我们把本文提出的方法应用于北京市主城区的17个PM2.5监测站2013年12月5日至2017年8月5日的数据中,并利用ACLIC选择Schlather模型作为最大稳定过程模型进行分析。最终,在由网格方法得到的231个备选点中,选择了熵值最大的10个备选点作为新监测站的位置。
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