基于面板分位回归方法的我国金融发展对城乡收入差距影响分析

在收入差距的不同分位点上,金融发展对其的影响会展现出不一样的特征。由于我国区域金融发展不均,这一作用机制还具有显著的地区差异。本文利用面板分位回归模型和面板数据聚类方法探寻金融发展对贫富分化作用的分位点特征和地区差异。实证表明,我国大部分地区的金融发展加剧城乡收入差距的扩大,并且这一作用机制存在动态变化特征。当城乡收入差距从高分位点变动到低分位点时,金融发展拉大城乡收入差距的作用逐渐减缓,部分省份甚至具有金融发展抑制城乡收入差距扩大的效应。本文的研究结论将为业内人士和政府的相关决策提供参考依据。     

我国城乡居民收入差距的反事实因素分解

首先,对我国城乡居民收入差距进行了简单的统计描述;然后,构建线性分位数回归方程,对影响收入变化的因素进行了较为细致的分析;最后,基于线性分位数回归模型,借助于反事实分析方法,将我国城乡居民收入差距分解为要素报酬效应、变量效应和残差效应,其中要素报酬效应在任何分位点处均表现最为突出,说明无论是针对较低的收入的工种,还是针对中高收入的工种,农民或多或少地被打上户籍标签,较低的要素报酬率使农民在获得收入的过程中,存在很大的劣势.     

基于面板分位数回归模型的收入、利率对房价的影响关系研究

房价波动不仅影响到人们的居住质量和生活水平,也关系着国民经济的健康发展和社会的和谐稳定。探讨房价波动的主要影响因素,一直是理论界和实务界关注的热点问题。在构建收入、利率对房价的影响机制模型的基础上,选取35个大中城市1999-2011年的样本数据,利用面板分位数回归模型进行了实证分析。结果表明,我国大中城市房价主要由收入拉动而非成本推动,收入是影响房价上涨的主要因素,利率变动对房价影响不显著;不同分位数水平下各影响因素作用大小具有明显差异,房价水平越高的城市,房价受收入影响作用越大,而受成本、人均GDP等因素影响程度越小。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定参考价值。     

基于半参数分位数回归的居民个人收入研究

教育、性别、年龄、城乡、地区经济都是影响居民个人收入的重要因素,这些因素影响收入的作用方式是不同的,有的以参数形式存在,有的则是非参数形式存在.同时,这些因素在收入的不同分位点影响收入的程度也是不同的,通过构造半参数分位数回归模型,对影响收入诸因素的作用方式与程度进行了研究.     

基于分位数回归的国内黄金价格影响因素分析

利用分位数回归模型探讨了原油价格、道琼斯指数、美元汇率、上证指数和利率对国内黄金价格的影响.实证分析结果表明在不同分位数水平上各因素对黄金价格的影响不一样.分位数回归能够从历史数据中挖掘出更多的信息,更有利于投资者了解影响黄金价格波动的因素从而做出更好的决策.     

面板数据分位数回归模型求解的模式搜索法

本文应用最优化理论,对固定效应的面板数据分位数回归模型,提出一种模式搜索方法,此方法可以同时估计出所有分位点处的解释变量系数和所有个体的固定效应值。进一步利用蒙特卡洛模拟比较现有文献中涉及的面板数据分位数回归方法,结果显示无论误差项是否满足经典假设,模式搜索分位数回归法较之其他分位数回归估计方法更为有效.     

基于主成分分位数回归的手足口病空气质量的影响分析

手足口病在我国南部的一些沿海省市发病率相对较高,其引起的健康危害不容忽视.空气质量一定程度上会影响传染病传播的强度,为此,采用主成分面板分位数回归模型研究空气质量相关变量对手足口病发病率的影响,从而为该病的预防控制提供一定的参考.     

面板数据分位数回归模型的工具变量估计

针对含有内生变量的面板数据回归模型,提出基于工具变量的分位数回归估计方法.首先,通过引入工具变量解决协变量的内生性问题,然后利用分位数回归的方法对回归系数进行估计.在一些正则条件下,证明所提出估计的大样本性质,通过模拟研究证实该方法的有限样本性质.     

中国对外贸易对经济增长的影响——基于改进的两阶段面板数据分位数回归

针对面板数据回归模型,本文结合复合分位数回归,提出了改进的两阶段分位数回归估计方法,所提出的估计不仅保留了分位数回归的优点,而且保留了变量的含义.进一步,采用所提出的方法分析了对外贸易对经济增长的影响.分析表明,对外贸易对经济增长具有正向影响,且在对外贸易开放度越高的地区,其对经济增长的影响越大。     

Box-Cox变换用于分位数回归曲线相交问题的研究

将Box-Cox变换与分位数回归模型相结合(两阶段法),是分位数回归研究领域的一大进步。该法虽然两步都与分位数回归的检验函数紧密结合,但是由于没有利用分位数回归的优良性质,而是引入了中间参变量,因此增加了模型的累进误差,降低了模型精度。更重要的是,两阶段法没有对于分位数回归领域中普遍出现的分位数回归曲线的相交问题给出解决方法。针对这些问题,经研究应该首先确定Box-Cox变换的参数,避免模型中不确定因素的引入,然后对数据进行整体变换并结合分位数检验函数,直接利用分位数回归的优良性质,最终确定分位数回归模型的参数。实例证明,该方法提高了模型的精度,可以有效地解决分位数回归曲线的相交问题。     

对外贸易、经济增长与二氧化碳排放 ——基于分位数回归的实证研究

基于1997-2016年中国30个省级地区的数据,建立面板分位数回归模型考量对外贸易与经济增长对不同分位水平二氧化碳排放的影响.研究发现:在各分位点对外贸易对碳排放的影响为负,但仅在高分位点显著,并且对外贸易的减排效应表现出随碳排放量增加而增加的趋势.经济增长在50%分位点以外的其他分位点对碳排放具有显著的促进作用,但环境库兹涅茨假说只在低排放省份和高排放省份有效;进一步研究显示,对外贸易通过促进经济增长对碳排放产生的正向间接影响大于负向直接影响,对外贸易总体上加剧了环境污染,验证了"污染天堂假说".     

基于神经网络分位数回归的多期CVaR风险测度

与VaR金融风险测度相比,CVaR具有更好的数理性质,其计算方法成为关注的焦点。相对于单期CVaR而言,多期CVaR风险测度具有较强的非线性特征,其建模过程更加复杂。在神经网络分位数回归基础上,建立了一种新的多期CVaR风险测度方法;基于似然比检验,建立了多期CVaR风险测度返回测试评价准则。将该新方法应用于沪深300指数的多期CVaR风险测度,并将其与传统的测度方法进行了对比,返回测试结果表明:第一,该新方法具有较强的稳健性,各期平均绝对误差大小基本不变,特别适合于多期CVaR风险测度;第二,基于神经网络分位数回归的多期CVaR风险测度效果优于传统测度方法,表现为似然比检验拒绝次数最少和平均绝对误差最小。     

面板数据分位数回归模型的参数估计与变量选择

本文研究了基于面板数据的分位数回归模型的变量选择问题.通过增加改进的自适应Lasso惩罚项,同时实现了固定效应面板数据的分位数回归和变量选择,得到了模型中参数的选择相合性和渐近正态性.随机模拟验证了该方法的有效性.推广了文献[14]的结论.     

基于分位数回归的我国R＆D经费投入影响因素的动态研究

针对我国R&D投入较少,R&D强度较低的现状,在对影响我国R&D投入因素进行假设分析的基础上,利用逐步回归方法对相关影响因素进行了筛选,得出经济发展水平、政府科技投入和产业结构是影响我国科技投入的主要因素,然后利用分位数回归模型对我国R&D投入在不同分位点上各影响因素的作用进行了详细的研究,研究发现政府科技投入的影响较稳定,随R&D投入的增多经济发展水平对其的影响在逐渐减少,而产业结构对其的影响则在逐渐增大,最后在此基础上提出了提高我国R&D投入的相关政策建议.     

分位数回归在医疗消费影响因素研究中的应用

基于分位数回归及其变量选择模型,利用2011年中国健康与营养调查数据(CHNS)实证分析了医疗消费的影响因素.通过Lasso方法从多个影响因素中选取出了对医疗消费影响较大的因素,发现个人收入、年龄、受教育程度、患病程度和地区变量对医疗消费的影响较大,通过分位数回归模型,对影响医疗消费诸因素的作用方式与程度进行了研究.     

分位数回归方法在资本结构影响因素分析中的应用

传统的OLSE回归只能得到一组系数估计值,因此无法深入分析不同财务杠杆程度下资本结构的影响因素.为此本文尝试着将分位数回归理论引入到回归模型中,通过对我国上市公司的相关数据进行分位数回归分析后发现,不同资产负债率水平下,企业股权结构、企业产生内部资源的能力对资本结构的影响效果不同:低负债率水平下,两者均与债务水平正相关;而高负债率水平下,又均与债务水平负相关.研究还发现,企业的成长性、企业规模以及财务困境成本与债务水平正相关,而盈利能力、非债务税盾则与债务水平负相关。     

人口老龄化与区域产业结构——基于分位数回归的实证研究

基于2005-2016年的省级面板数据,运用分位数回归实证分析了人口老龄化背景下,产业结构优化升级的影响因素.结果表明:全部样本的老年抚养比对产业结构优化升级的阻碍作用十分明显,东部对产业结构的影响不显著,中部的阻碍作用与全国趋势相反,西部的阻碍作用与全国趋势相同,具有明显的区域差异性;全部样本和东中西部的人均GDP都是正向推动产业结构合理化和高度化;全部样本和西部的政府行为对产业结构调整的抑制作用在增强,而东中部对产业结构调整的促进作用在增强;全部样本和东部的创新效率对产业结构调整有不断增强地推动作用,中部对产业结构调整的促进作用在减弱,而西部对产业结构调整的阻碍作用在增强.     

基于Copula分位数回归原油期货市场套保模型及效率研究

伴随中国原油期货的上市,作为商品期货最大交易单品的原油期货,其套期保值功能必将成为新的研究热点。本文采用skew-t-GARCH(1,1)模型捕捉原油期现货收益率的"波动集聚"和"尖峰厚尾"特性,在此基础上通过构造Copula分位数套保模型研究不同原油市场状态下(牛市、熊市)的套保比率及效率。利用蒙特卡洛模拟对线性、Normal Copula及T-Copula分位数回归模型进行效率比较,并对英国Brent和美国WTI原油期货收益率进行实证研究,结果表明:①不同市场状态下,原油期货的最优套保比率具有非对称性;②T-Copula分位数回归模型的尾部套期保值效率更稳定。因此,利用原油期货进行规避风险时,要根据市场行情合理运用套期保值模型。     

基于分位数回归的大学生成绩变化实证分析

在介绍分位数回归方法的基础上,讨论了分位数回归模型在研究影响大学生成绩变化因素方面的应用,与最小二乘回归模型对比,分位数回归能有效地描述数据尾端的分布情况.     

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。