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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王天颖 杨亚琦 田茂再
在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Ak
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王天颖 杨亚琦 田茂再
在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Akaike信息准则和交叉验证准则。且在选择变量的准确性方面,该准则比Schwarz信息准则、Akaike信息准则等更加有效。文章最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,展示了惩罚交叉验证准则的性能,得到了在不同分位点处宏观经济指标之间的回归关系。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
陶长琪 徐玉婷
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布（ALD）之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征，导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷，本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂（AEP）分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法，对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进，形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法，并将该方法首次应用于面板数据中。同时，为检验AEP方法的有效性，本文将该方法与基于偏指数幂（SEP）分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示，AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响，性能更稳定。并且，在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下，该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后，选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象，运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计，进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩。通过对固定和随机效应分别引入不同形式的条件Laplace先验,构造了一种与Group Lasso-Lasso惩罚相等价的贝叶斯双惩罚分位回归估计方法。通过设计切片Gibbs抽样算法,快速有效地解决了模型参数估计问题。计算机模拟显示,该方法不仅能对固定和随机效应参数进行精确估计,而且能对模型中真实包含的固定和随机效应进行自动选择。
[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] 统计研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法。文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱利荣 胡超竹 罗幼喜
针对含个体效应的面板数据模型，文章提出了一种带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法来估计回归系数。通过对模型两边左乘一个合适的幂等矩阵有效地消除了个体效应的影响，并使用MM算法迭代求解未知参数，用SIC准则对惩罚参数进行选取。同时，利用蒙特卡洛方法模拟了在不同误差和不同稀疏模型下回归系数的估计和选择情况，并与最小二乘回归、中位回归、复合分位回归估计结果进行对比，最后用实例数据进行验证。结果表明：带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够对回归系数进行精确估计，且其在稀疏模型上相比稠密模型具有更好的表现。在变量选择问题上，带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够很好地排除无关解释变量的影响。
[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]
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] 统计与决策
[作者]
吴尚 童光荣
文章在空间自回归面板数据模型的基础上,提出了对每个截面个体附加了异质性的非参数时间趋势的模型,并为这种模型提供了一种估计方法。基于轮廓似然法的思想,首先假定除未确定的时间趋势函数以外的参数为已知,然后估计出时间趋势函数并用其他待估参数表达,代入原模型中用极大似然法估计出参数,同时可得到时间趋势函数的非参数估计。
[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] 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] 经济问题
[作者]
刘毅 刘西国
借鉴美国经济学家Yenguje最新研究成果构建新的空间极化模型,分析中国产业结构冲击对就业风险空间极化的影响,使用面板数据固定效应回归和分位数回归两种实证分析方法进行对比研究,并测算中国就业风险的空间极化演变指数,认为第三产业产值变动冲击是影响劳动力市场的最重要因素,地区变量在很大程度上影响了中国就业风险的空间极化,东部沿海地区是就业风险比较集中的地区,产业结构性冲击对就业风险的空间极化演变趋势先下降后上升到达最大值后又趋于下降,研究结论对中国就业市场的均衡发展具有重要的借鉴意义。
关键词：
产业结构 就业风险 空间极化 面板数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
王秀丽 张淑霞
文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。
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