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[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] 统计研究
[作者]
邰凌楠 王春雨 田茂再
数据缺失问题普遍存在于应用研究中。在随机缺失机制假定下,本文从模型推断角度出发,针对线性缺失分位回归模型,提出一种新的有效估计方法——逆概率多重加权(IPMW)估计。该方法是在逆概率加权(IPW)估计的基础上,结合倾向得分匹配及模型平均思想,经过多次估计,加权确定最终参数估计结果。该方法适用于响应变量是独立同分布或独立非同分布的情形,并适用于绝大多数数据缺失场景。经过理论推导及模拟研究发现,IPMW估计量在继承IPW估计量的优势上具有更稳健的性质。最后,将该方法应用于含有缺失数据的微观调查数据中,研究了经济较发达的准一线城市中等收入群体消费水平的影响因素,对比两种估计方法的估计结果,发现逆概率多重加权估计量的标准偏差更小,估计结果更稳健。
[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] 统计研究
[作者]
邰凌楠 钱曼玲 田茂再
在工资差距分解问题中,研究者经常会遇到样本选择偏差问题,直接忽略会导致最终估计结果产生严重偏差,同时在众多工资差距分解方法中,相比于均值分解,分布分解方法更受研究者青睐。针对参数分位回归,本文首次提出可加形式与非可加形式的样本选择参数分位回归(SSPQR)模型,并基于这两类样本选择参数分位回归模型给出修正样本选择偏差后的参数分位回归工资差距分布分解方法。运用上述方法及已有的工资分布分解方法,借助CHNS2015年度城镇数据,本文研究了我国城镇男女工资差距及差距分解问题,得出以下结论:①男女工资差距主要来源是性别歧视问题;②经过样本选择偏差修正后,实际的工资差距更大,歧视问题更严重;③男女工资差距程度在不同分位点上结果不同,换句话说,我们不能简单地仅从平均水平来判断工资差距程度;④与其他已有方法计算结果比较发现,SSPQR计算的工资差距程度更大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李泽安 李泽慧
回归分析是数据挖掘中重要的方法之一。文章研究了基于半参数Beta回归模型结合惩罚样条估计的数据挖掘方法。当数据中因变量的数据取值为(0,1)区间(或某个区间)时,利用半参数Beta回归模型进行数据挖掘,不仅具有很好的解释效果,而且能挖掘出隐含在数据内部的有用信息。实验结果验证了研究方法的有效性。
[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]
吴梅 林志鹏 龙志和
文章基于回归残差平方和和对数似然函数的前两阶导数,采用近似χ2分布方法和广义χ2分布推导法,推导空间面板数据地理加权回归(简称SPDGWR)模型的参数空间非均衡性;SPDGWR模型显著性检验提供了统计学依据。
[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] 统计研究
[作者]
田茂再 梅波
本文考虑函数型数据的结构特征,针对两类函数型变量分位回归模型(函数型因变量对标量自变量和函数型因变量对函数型自变量),基于函数型倾斜分位曲线的定义构建新型函数型倾斜分位回归模型。对于第二类模型,本文分别考虑样条基函数对模型系数展开和函数型主成分基函数对函数型自变量展开,得到倾斜分位回归模型的基本形式。参数估计采用成分梯度Boosting算法最小化加权非对称损失函数,提高计算效率。在理论上证明了倾斜分位回归模型的系数估计量均服从渐近正态分布。模拟和实证研究结果显示,倾斜分位回归模型比已有的逐点分位回归模型具有更好的拟合效果。根据积分均方预测误差准则,本文提出的模型有一致较好的预测能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
王一兵
This paper makes use of the principles and methods of semi parametric analysis to construct a semi parametric model for house price indices by including the characteristics of house sale data.Further discussions are given to the estimation methods of the semi parametric model,Hausman hypothesis test and the use of bootstrapping to calculate the standard errors of the estimated parameters.Results of empirical analysis show that the semi parametric analysis is better than the OLS analysis in estimating house price indices.
关键词：
半参数 Hausman检验 自展法
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
乔宁宁
对混合地理加权回归模型,提出新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ~2逼近方法导出其检验p值的近似计算公式,模拟结果显示该检验统计量在检测空间相关性方面具有满意的功效。为了处理数据中可能同时存在的空间相关性和空间异质性,引入一类新的混合地理加权空间滞后回归模型,模拟结果表明该估计方法具有较高的可靠性和稳健性。与全局空间滞后回归模型比较,混合地理加权空间滞后回归模型在处理空间异质性方面具有更优良的表现。
关键词：
MGWR模型 空间相关性 空间异质性
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 刘再明
文章研究了一类固定设计下半参数回归模型的参数分量和非参数分量的估计,在误差是NA序列时,运用数据深度加权技术,得到了深度加权小波估计,并证明了该估计的矩收敛速度。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗幼喜 田茂再
文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法。文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫春 董婷婷 邱艺伟 刘倩
文章将广义线性模型和地理回归加权模型相结合,在广义线性模型中引入非参数,通过多种平滑方法,将事故年和进展年抽象为位置数据融入到广义线性可加模型中,来实现对GLM准备金评估模型的非参数平滑改进,并利用R软件和经典索赔数据对其平滑性处理及评估作出了实证。实证结果显示:引入地理回归加权的非参数平滑改进广义线性模型能够较好的平滑评估结果,且对实现尾部数据的平滑也有一定的效果。
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