多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用

在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计量,并给出了该统计量的一致收敛性质的证明过程.模拟研究显示,在多种误差分布下所提方法均可进一步优化变量选择结果,有较强的实用价值.应用此方法对CEPS学生数据进行了实证分析,最终选取了学生认知能力等10个变量作为影响中学生成绩的主要因素,为相关研究提供了有益的参考.     

最低工资如何影响制造业劳动力成本?——基于面板数据分位数处理效应模型的分析

本文控制地区和时间的变化,研究2011-2013年中部六省各地市最低工资标准上调对企业劳动力成本的异质性影响。利用2011-2013年中国微观数据库中中部六省制造业企业数据进行分析,结果显示:最低工资标准每提升1%,制造业企业劳动力将整体平均上涨0.039%,其中,劳动密集型企业上涨0.107%,而资本密集型企业劳动力成本将平均下降0.055%。借助2011-2013年安徽省和江西省最低工资上涨的“准自然实验”证实了最低工资标准提升对劳动力成本的影响主要集中在低工资水平的企业的结论。对工资水平较高的劳动密集型企业存在溢出效应,但对资本密集型企业有降低劳动力成本的效应。并且最低工资政策对于不同行业性质的企业影响具有异质性。相关部门在调整最低工资标准时应将最低工资的分位水平考虑在内,实行行业差异性最低工资水平,并且需要考虑企业的成本创新效应。     

满意度模型及其在大学生与父母亲子关系研究中的应用

为探索我国大学生群体与父母亲子关系的内在机制,将满意度模型运用到亲子关系这一领域,主要贡献包括三个方面:基于对国内外文献的归纳和提炼,创新性地建立了大学生与父母亲子关系的指标体系;对美国客户满意度模型进行了修改,得到亲子关系满意度模型;以及运用结构方程模型研究亲子关系满意度的内在机制.     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型,即二元连接模型(简称为BLM).使用轮廓似然方法估计模型的参数和非参数部分,并给出了计算算法.证明了所得的未知参数的估计量为n~(1/2)-相合,渐近正态且具有渐近最小方差,给出了实际数据分析和模拟研究,最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

函数型数据视角下基于伪分位数聚类的空气质量治理区域划分

近几年,空气污染与质量问题受到广泛关注。由于我国各大城市空气质量差异较大,区域性特征明显,所以划分空气质量区域,实施针对性空气质量防治措施,对改善和提高我国各地区空气质量具有重要的现实意义。本文以我国312个地级市2015年至2019年空气质量AQI逐日数据,使用伪分位数聚类,即Expectlie曲线聚类和M分位数函数型数据聚类方法,对各地级市空气质量进行研究和治理区域划分。根据两种聚类结果最终划分为9个不同的空气质量治理区域,并针对各区域特点提出污染防治措施。     

异方差回归中的广义方差比检验

在同方差假设之下,线性模型在回归分析的理论与应用方面起着突出的作用,很受许多研究工作者的青睐.然而,回归模型中同方差性这一标准假设不一定总是成立的.因此我们考虑了用一类基于似残差的方法来检验异方差情形下线性模型拟合观测数据的情况.本文既给出了大量的模拟,又给出了实际数据作为应用的例子.效果都很好.     

基于分位广义双曲分布的联合建模

众所周知,广义双曲(generalized hyperbolic,GH)分布因具有比高斯分布更好的拟合而在金融时间序列建模方面有着广泛的应用,例如用GH分布拟合观察到的对数收益数据,因为高斯分布不能捕捉到外汇汇率对数收益标准化后的极端值的半重尾性质.然而,在实践中我们很少使用广义双曲分布,因为很难同时有效地得到5个参数的估计.为了克服这个困难,我们对响应变量服从广义双曲分布的数据提出了一种新的联合建模的方法,其中参数可以通过协变量的简单线性和对数线性形式进行建模.此外,我们分别用使用EM算法和鞍点逼近方法来对参数和分位数进行估计.并证明了分位数估计量的相合性和渐近正态性.     

中国上市公司总资产与营业收人关系的实证分析

企业将资产运用于生产经营活动,并由此赚取更多的资产,即产生公司的收入.因此企业资产与收入之间必定存在一定的相关关系.在对上市公司总资产与营业收入进行一般线性拟合的基础之上,采用分位回归模型对上市公司的总资产与营业收入的关系进行深入剖析.结果表明,传统的线性模型只能揭示出总资产与营业收入呈正相关关系,而分位回归方法能更好地看出,高分位点营业收入的企业在提高一定总资产时,会更能促进营业收入的增长.由于收集到的数据中存在离群点,在第5节讨论了线性分位回归模型的统计诊断,类比于一般线性模型的R square得到不同分位点上的R square.通过删除离群点的处理,得出分位回归模型比一般线性模型更加稳健,数据在高分位点的拟合效果更好一些.     

鞍点逼近下相关差的置信区间构造

相关差是医学中常用的重要指标,慢性病发病常用Poisson分布来拟合.使用鞍点逼近方法构造了相关差的置信区间,同时与传统的4种置信区间的构造方法,利用Monte Carlo模拟进行比较,最后用于实际数据分析.结果表明,鞍点逼近方法在大多数情况下,覆盖率较接近名义水平;在覆盖率差别不大时,鞍点逼近方法构造的区间长度较短;尤其在小样本下,鞍点逼近方法表现最好.所以鞍点逼近是统计量置信区间构造的一个好方法,可在各个领域内进行推广.     

北京市区域教育资源分配研究

北京市作为中国的政治文化中心,其教育发展问题更是各界关注的焦点.而区域教育的发展状况及区域教育的协调发展程度.不仅体现着一个地区的教育发展水平,也体现着一个社会全面、协调和可持续发展的程度.北京市教育科学十二五规划中也将北京市区域教育均衡发展和教育现代化建设列为重要内容.为考察北京市区域教育发展状况并对今后教育发展趋势给出合理化建议,采用多元统计分析方法对北京市16个区县基础教育资源分配进行研究.首先使用脸谱图直观展示多维数据指标,其次利用因子分析综合评价各地区基础教育资源分配,最后通过聚类分析将北京市区县按基础教育资源状况分成三大类,并绘制教育发展状况地图,直观展示地理分布特点.总体来看北京市教育资源在人均数量上并没有偏重教育发展程度高的市区,反映了北京市区域教育均衡发展的方针.并针对北京市区县教育发展状况因地制宜提出合理化建议.