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1.
单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中. 相似文献
2.
农业经济增长离不开政府资本支持,也离不开持续的农业技术投入.应用Hansen面板门槛模型,基于2004-2018年广西96个县域的面板数据,探究政府资本、农业技术投入对农业经济增长的影响.结果发现:1)政府资本、农业技术投入对农业经济增长的影响具有显著门槛特征,无论政府资本处于什么水平,农业技术投入均对农业经济增长有显著正向促进作用,但是影响程度会随政府资本门槛值的提高呈现出边际递减趋势;2)广西县域层面政府资本投入表现出非均衡性,2004年以来政府资本支持农业发展的力度逐渐加大,但也要注意到2018年仍有46.88%的县域政府资本低于门槛值10.7397;3)广西各内部区域间门槛效应存在显著差异,北部湾地区和桂东地区存在双门槛效应,桂西地区和桂北地区存在单门槛效应,桂中地区不存在门槛效应;4)政府资本、农业技术投入与农业经济增长之间存在显著的非线性关系,农业技术投入对农业经济增长的影响会显著受到政府资本这一门槛的影响.因此,有必要加大各县域政府资本投入力度,尽快缩小县域间差距. 相似文献
3.
4.
近红外光谱的古筝面板用木材等级识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方法,实现快速识别古筝面板用板材的不同等级。近红外光谱可以表征丰富的物质结构与组成信息,并且测量仪器成本较低,附件形式多样化,所以针对泡桐板材的近红外光谱实验分析有实用意义首先进行光谱去噪,消除系统误差等以提高光谱分辨率,根据均方根误差与信号平方和作为多种预处理方法评价指标,选取一阶导数为本实验最终预处理方式,15为合适的滤波去噪窗口大小,然后通过主成分分析法压缩数据以及马氏距离法剔除建模集异常样本,从而建立更具代表性的建模集。然后通过聚类分析无监督学习方法进行板材等级分析,证明板材分级的可行性。由于H2O在近红外光谱区域具有较大吸收,根据实验光谱分析结果,不考虑其基频振动波段5 396.0~4 978.0 cm-1区域和第一泛音振动波段6 800~7 000 cm-1区域,仅考虑剩余近红外光谱波段信息,将不同光谱信息波段组合,共七种组合波段区域作为神经网络模型的输入,进行面板板材等级识别模型实验。对传统的BP神经网络模型作改进。BP神经网络中学习率的设置采用自适应学习率优化策略,弥补传统神经网络训练速率慢等劣势。同时采用交叉熵函数作为代价函数,从而加快权重的更新速度。选取Relu函数作为输入层与隐藏层之间的传递函数,提高了模型训练速度,有效防止过拟合的发生。选取Softmax函数作为最后一层的传递函数,以此减少复杂计算,构成该研究最终BP神经网络模型。选取不同数量的主成分变量所能提取的光谱信息量不同,通过不断增加主成分个数和调整参与模型的光谱波段区间,调整BP神经网络模型的输入,当主成分个数为11和光谱区间为10 000~7 000和4 976~4 000 cm-1时,未知样本识别率达到99.7%,所选光谱区间涵盖C-H等基团全部特征信息。研究结果表明,近红外光谱结合神经网络可以对不同等级的泡桐木材进行有效的识别,降低人工检测误差,缩短板材分级时间,更好地满足乐器市场需求。 相似文献
5.
《数学的实践与认识》2015,(21)
深入研究能源消费及投入要素对经济增长的贡献,对于协调区域要素投入和区域经济的可持续发展具有重要意义.在生产函数框架下,利用1980-2013年长三角地区各省市经济增长与能源消费、要素投入数据,通过控制面板组内自相关、截面相关及组间异方差的变系数模型和面板因果检验模型,研究经济增长与能源消费、投入要素间长期均衡和因果关系.结果表明长三角地区经济增长与能源消费、投入要素间存在长期均衡关系,浙江省的劳动和资本的产出弹性最高,分别为0.515和0.95,江苏省的劳动产出弹性和浙江省的能源消费产出弹性为负,分别为-0.124和-0.338,表现为边际报酬递减特征.长三角地区能源消费和经济增长之间满足反馈假说,并提出提高能源使用效率、调整劳动和能源的投入结构及加大经济转型力度等对策建议. 相似文献
6.
7.
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。 相似文献
8.
我国作为出口大国,出口产品数量极大却普遍质量偏低。同时,大量出口企业不断突破主业企图通过金融投资获利。为探究出口企业金融化与产品质量之间的影响模式,本文使用2000~2009年海关数据库、国泰安数据库以及我国工业企业数据库进行匹配所得的大量微观数据,运用非参数分位数面板实证分析发现:(1)出口企业金融化对产品质量呈现出非线性影响,且在中高分位点处存在最优金融化水平(分别为0.4857与0.4361),使产品质量达到最大化;(2)出口企业金融化对产品质量呈现出异质影响,在高分位点处,过度金融化更多表现为倒U形挤出特征,而在中低分位点处更多表现为蓄水池效应;(3)非国有企业、高技术企业的出口产品质量对企业金融化程度的变化更为敏感。 相似文献
9.
本文通过对我国35个大中城市1998-2010年的房屋销售价格指数和房屋租赁价格指数的研究发现,在房地产宏观调控影响下的房价和租金之间的关系因城市而异。杭州、上海、广州、青岛等东部经济区沿海城市,房价与租金呈现正相关关系,由于投资性需求占主导,使得租金变动对房价的影响较大,房价变动对租金的影响较小;银川、昆明、太原、西安、呼和浩特等中西部经济区城市,房价与租金也呈现正相关关系,但房地产市场更多为刚性需求,使得租金变动对房价的影响较小,房价变动对租金的影响最大;南宁、武汉、兰州、大连、成都、乌鲁木齐等城市,由于流动人口相对较少,房地产销售市场和租赁市场具有竞争性和替代性,使得房价与租金呈现负相关关系.通过调控政策对房价和租金的影响分析发现,我国大多数城市房价和租金一路上扬,实施的宏观调控政策没有达到预期效果,其原因在于调控期间的城市经济发展、物价变动、流动人口构成、房地产供给结构、国家扶持性政策(如西部大开发政策、海南国际旅游岛建设发展政策)等影响了人们的预期,从而制约了调控效果.因此,国家房地产宏观调控政策必须与其他相关政策配套实施,而且要对不同城市实施差异性政策,才能有效达到调控的预期目标. 相似文献
10.
针对传统面板协整检验在建模过程中易受异常值影响以及其原假设设置的主观选择问题,本文利用动态公共因子刻画面板数据潜在的截面相关结构,提出基于动态因子的截面相关结构的贝叶斯分位面板协整检验,结合各个主要分位数水平下参数的条件后验分布,设计结合卡尔曼滤波的Gibbs抽样算法,进行贝叶斯分位面板协整检验;并进行Monte Carlo仿真实验验证贝叶斯分位面板协整检验的可行性与有效性。同时,采用中国各省金融发展和经济增长的面板数据进行实证研究,结果发现在各主要分位数水平下中国金融发展和经济增长之间具有协整关系。研究结果表明:贝叶斯分位面板协整检验方法避免了传统面板数据协整方法由于原假设设置不同而发生误判的问题,克服了异常值的影响,能够提供全面准确的模型参数估计和协整检验结果。 相似文献