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".     

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。     

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。     

基于分位数回归方法的京津冀地区经济差异统计分析

改革开放以来,京津冀地区社会经济快速发展,但三地间经济发展水平仍存在较大差距,严重制约了区域经济的健康发展。本文使用分位数回归,结合BIC准则的聚类分析方法,对京津冀地区13个地市1978至2017年间的整体经济发展水平和三大产业发展情况进行统计分析,结果显示:京津唐是京津冀地区发展最快的3个经济单元;京津唐三地总体经济增速差异不大,但北京市的第三产业增速远高于津唐地区,天津市的第二产业增速略高于京唐两地。     

分层次人力资本与全要素生产率基于分位数回归的解析

首先在考虑到人力资本质量的基础上,利用1993-2008的我国30个地区面板数据基于Mamquist指数法测度了我国地区TFP值,然后运用分位数回归技术研究了异质性人力资本对TFP增长不同阶段的作用机制,回归结果表明非熟练劳动只在TFP增长的初级阶段产生正向显著的促进作用,当TFP增长到一定水平(80%分位数以上)抑制了TFP增长.熟练劳动资本从TFP增长的20%分位数处对发达地区产生显著正向拉动作用,而且这种作用一致增强,地区间技术差异从30%分位数处开始一致地对TFP增长产生显著正向推动用.     

结构变动与二氧化碳排放库兹涅茨曲线特征研究——基于分位数回归与指数分解相结合的方法

本文兼顾能源、产业与人口构成与驱动结构变动对CO_2排放量的影响。首先使用分位数回归检验三者构成结构变动与C02排放量之间的弹性系数关系。进而使用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)指数分解方法将总体、生产、生活三大领域CO_2排放分解为规模、结构与强度驱动量,并使用分位数回归方法验证不同驱动诱因、不同分位点下CO_2排放的库兹涅茨曲线特征。结果表明:城市化率、第二产业、第三产业与非煤能源比重对CO_2排放的弹性系数分别成线性、倒N型、N型与U型关系。能源消费规模驱动下CO_2排放量具有较强的伴随人均GDP增长的趋势,能源消费结构驱动下CO_2排放量的演变过程滞后于排放总量的演变过程;生产领域,单位增加值CO_2排放强度驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"的时间长于其它驱动因素;生活领域,城乡人口结构变动驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"时间长于人口规模扩大驱动下的排放量。     

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.     

比例响应数据的分位数回归建模

由于比例响应数据具有有界性、偏态性和异方差性等特征,基于常规的回归建模方法往往不尽人如意。本文基于分位数方法研究比例响应数据的回归建模及其统计推断问题,重点研究了半连续型比例数据的分位数估计方法,并给出了估计的大样本性质。数值模拟研究和实例分析验证了所提方法的有效性。     

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.     

经济政策不确定性与系统性风险关联性研究——基于主成分分位数回归方法的实现

选取中国经济政策不确定性指数和14个系统性风险的代表性指标,首先运用分位数格兰杰因果检验经济政策不确定性与系统性风险指标的因果关系,然后分别以经济政策不确定性和系统性风险为被解释变量,利用主成分分位数回归分析经济政策不确定性与系统性风险之间的相互影响关系。研究发现:在单个系统性风险指标中,机构极值风险对经济政策不确定性的影响最为显著;中国金融市场整体系统性风险与经济政策不确定性之间存在双向因果关系;经济政策不确定性与系统性风险指标在下尾分布拟合效果最好。进一步分析发现,经济政策不确定性的上升不能起到稳定器效果,其对系统性风险加剧有助推作用,同时系统性风险的上升也会倒逼经济政策不确定性的增加。     

考虑碳减排成本的内生经济增长路径研究

为了分析碳减排对内生经济增长的影响,将碳减排比例引入生产函数,将对气候变化的警惕意识引入效用函数,建立了考虑碳减排成本的内生经济增长模型,比较分析了各参数对经济增长路径的影响.长期来看,碳强度、碳减排比例与经济增长之间呈负向关系.低碳技术应用越广泛,研发成果对技术积累贡献率越大,消费者对当前消费的偏好程度越小,人们对气候变化的警惕意识越强,越有利于经济可持续发展.     

中国能源消费、碳排放与经济增长的区域差异性研究

基于1990～2010年我国30个省市面板数据,采用面板计量分析方法,考察我国源消费、碳排放与经济增长三者之间相互影响关系对空间区域的依赖性.研究结果表明:能源消费、碳排放与经济增长三者之间不仅存在着相互影响的关系,且具有显著的区域差异性.各省份的经济发展均为各地区能源消费增长的重要诱因之一,这与能源消费与经济增长具有较高关联度的结论保持一致.北京、辽宁、吉林等16个省份碳排放变化与经济增长变化之间的的弹性系数为负值,而天津等其他14个省市碳排放总量还将伴随着经济增长而增长,所以弹性系数为正值,这点隐含说明当区域经济水平较高时,该区域也将拥有更多优势条件来减低碳排放,实现碳减排最终还是需要依赖于发达的经济水平.     

Modal Regression Based on Nonparametric Quantile Estimator

Modal regression based on nonparametric quantile estimator is given. Unlike the traditional mean and median regression, modal regression uses mode but not mean or median to represent the center of a conditional distribution, which helps the model to be more robust for outliers, asymmetric or heavy-taileddistribution. Most of solutions for modal regression are based on kernel estimation of density. This paper studies a new solution for modal regression by means of nonparametric quantile estimator. This method builds on the fact that the distribution function is the inverse of the quantile function, then the flexibility of nonparametric quantile estimator is utilized to improve the estimation of modal function. The simulations and application show that the new model outperforms the modal regression model via linear quantile function estimation.     

北京地区经济增长与碳排放脱钩状态实证研究

通过构建经济增长与碳排放脱钩状态的Tapio分析模型,研究了北京地区1999年-2008年经济增长与碳排放的脱钩关系.分析结果表明:北京地区2001年和2002年呈现经济增长和碳排放的强脱钩,2004年为扩张性耦合,其他各段时间都属于弱脱钩状态.呈现这种状态的主要原因是北京地区以第三产业为主的产业结构,以及较高的能源效率.此外,结合中间变量分析可以得到,北京地区经济增长与碳排放的脱钩主要是经济增长与能源消费脱钩的结果,减排技术并没有发挥太大的作用.据此,提出,应加强政府的控制力度,不断加强新能源的开发,提升可再生能源的利用率,大力发展碳金融市场.     

中国碳排放灰色预测

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题.预测中国未来碳排放有助于实现2020年的碳减排目标.选取2002-2009年中国碳排放数据,通过灰色GM(1,1)模型,对中国碳排放进行了短期预测.模型检验结果表明:预测精度为二级,关联度、均方差比值和小误差概率均为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过三十二亿吨碳,"十二五"期间二氧化碳减排形势严峻.针对研究结果,提出发展低碳经济,提高能源效率和发展非化石能源来降低碳排放的策略.     

基于Monte Carlo模拟比较K近邻和局部线性分位数回归

局部线性分位数回归是目前比较流行的非参数分位数回归,其潜在假定待估函数线性光滑.K近邻分位数回归也是非参数分位数回归的重要组成部分,其具有不需待估函数光滑和不同分位点的回归曲线不相交等优点.通过Monte Carlo模拟,比较了两者的估计,得到当待估函数的跳跃点或突变点比较多时,K近邻分位数回归的拟合效果优于局部线性回归.其中模拟的函数是Blocks、Bumps和HeaviSine的函数,它们分别代表跳跃性、波动性、斜率突变性的函数.     

基于组合赋权法的我国CO2排放量影响因素的评价研究

为客观和准确地挖掘和评价我国CO₂排放量影响因素,选取技术投入、对外贸易开放程度、产业结构、能源消费结构、经济增长水平、人口规模和绿色植被用地面积等因素作为评价依据,构建我国CO₂排放量影响因素指标体系。在此基础上,基于组合赋权法构建我国CO₂排放量影响因素评价模型,实证分析2000~2011年我国CO₂排放量影响因素。组合赋权法结果显示:技术投入、产业结构、能源消费结构、经济增长和绿色植被用地面积是影响我国CO₂排放量的主要因素。组合赋权法在我国CO₂排放量影响因素评价分析的运用,提高了评价的客观性和科学性,为进一步确定CO₂排放量影响因素提供有价值的参考。     

二元选择分位回归的自适应LASSO改进

为避免模型出现过拟合,将自适应LASSO变量选择方法引入二元选择分位回归模型,利用贝叶斯方法构建Gibbs抽样算法并在抽样中设置不影响预测结果的约束条件‖β‖=1以提高抽样值的稳定性.通过数值模拟,表明改进的模型有更为良好的参数估计效率、变量选择功能和分类能力.     

中国居民消费的特征分析——中基于两阶段面板分位回归

本文结合实际问题,提出一种两阶段面板数据分位回归方法,并使用该方法分析我国居民的消费特征。通过横向和纵向比较揭示三种不同收入人群的边际消费倾向的变化趋势。文章认为中等收入者的边际消费倾向趋于稳定,低收入者和高收入者的边际消费倾向都有上升的趋势。中国居民的边际消费倾向呈现"U"型,所以提高低收入者的消费不仅在于提高他们的收入,更重要的是缩小当前的贫富差距。     

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.