我国省域绿色全要素生产率的增长机制及其时空非平稳性研究

科学分析我国绿色全要素生产率的提升机制,对于制定经济发展提质增效的路径具有重要意义。本文利用SBM-GML指数测算了2000-2020年中国30个省份的绿色全要素生产率,并分别基于全局回归模型(OLS)、时间加权回归模型(TWR)、地理加权回归模型(GWR)和时空地理加权回归模型(GTWR)对其提升机制进行了分析。实证研究表明:我国绿色全要素生产率及其提升机制具有明显的时空非平稳性;在研究期内,人均GDP对各地区绿色全要素生产率的影响以正向为主,影响效应呈现以2010年左右为拐点的U型变化趋势;第三产业占比、研发投入强度及环境规制强度三个因素对绿色全要素生产率的影响具有较强的时空非平稳性,在不同时空下呈现不同的作用方向及作用强度;人均资本存量在大部分省域对绿色全要素生产率呈负向作用;FDI和高等学历人员占比对绿色全要素生产率的增长在大部分区域呈现正向作用,但作用强度在研究期内呈递减趋势。本文认为,为提高省域绿色全要素生产率,中国应继续全面促进经济增长;因地制宜的制定区域产业结构优化目标;放慢资本深化进程;加大力度引进技术型外商直接投资;完善研发投入产出机制,强调创新产出效益;改革人才培...     

尾部风险网络视角下的金融机构系统性风险贡献研究

金融机构的尾部风险关联模式及结构在金融系统性风险的形成演化中发挥重要作用。利用CoVaR指标及分位数回归方法,衡量金融机构之间的尾部风险传染强度,进而建立金融机构尾部风险动态网络。分析全连接网络及阈值法下过滤网络的全局和局部拓扑结构特征及其动态演化规律。建立面板数据回归模型,研究网络拓扑结构特征对金融机构系统性风险贡献的影响。实证研究发现,全连接网络的节点强度,能有效地衡量金融机构尾部风险传染强度及承受强度,并揭示其动态变化规律;各机构的尾部风险传染强度及承受强度排序匹配性存在差异;随着时间推进,各金融机构间的平均尾部风险传染路径缩短、系统性风险更易迅速累积和爆发;滞后一期的节点出度、节点入度及聚集系数越大,相应金融机构的系统性风险贡献越小;滞后一期的节点介数和节点接近中心度越大,相应金融机构的系统性风险贡献越大。研究结果对于金融机构的宏观审慎监管及系统性风险管理,提供了一个全新的基于金融机构尾部风险网络的视角。     

投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型

从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理，对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据，构造日内投资者高频情绪指数，在分位数Granger因果关系检验的基础上，构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析，探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明：(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性，悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢；(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同；(3)在相同市场状态下，情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异，投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点，中位点最弱。     

基于支持向量回归机的水文混沌时间序列预测

支持向量机在系统辨识和分类研究方面比较成熟,目前尚没有提出有效的支持向量回归理论来解决非线性、时变、干扰的复杂问题.支持向量回归机主要用于因果关系点对的回归预测,把支持向量回归机应用于水文混沌时间序列的预测研究是一个有意义的工作.在支持向量机一般理论基础上,提出了水文混沌时间序列支持向量回归机模型,并就模型进行仿真计算,讨论了模型参数对支持向量回归机预测精度的影响,为模型参数寻优提供一般指导原则.直门达水文站径流量混沌时间序列支持向量回归机预测实验表明,水文混沌时间序列支持向量回归机模型是有效的.     

高血压病的风险因素分析与研究

高血压病是全球性多发病之一，其发病率在中国逐年上升，影响高血压疾病的因素很多，本文研究的是年龄、BMI、家族史、吸烟时间、吸烟数量、饮酒时间、饮酒频率、饮酒数量和户外活动，共九个因素，研究的主要目的是将这些因素对高血压患病影响的重要性程度进行排序，并建立相应患病概率的预测模型，这不仅对医疗保险中保单的核保提供了风险度量的判别依据，而且对于人们日常生活疾病的预防、监视也有一定的指导意义。本文首先用单因子Logistic回归剔除与高血压患病相关性较小的因素，继而用主成分分析方法消除因素的共线性，最后用Logistic回归拟合患病概率模型并根据系数进行排序和预测。结果无论是男性还是女性，对高血压病影响最大的都是家族史，其次为BMI和年龄。     

顾客搜索强度影响下短生命周期产品订货决策

根据短生命周期产品的特点,考虑与需求相关的顾客搜索强度,在假设溢出需求为顾客搜索强度函数的情况下,建立了考虑顾客搜索强度因素的斜坡型需求模型,分两种情形对模型最优解进行了存在性证明和求解.然后通过数值算例分析了主要参数变化对缺货时间、订货量、库存成本的影响,发现订货量与顾客搜索强度同方向变动,缺货时间与需求变化临界点出现先后的不同,缺货成本、持有成本和变质成本对库存总成本的影响不同.     

大学生网购冲动行为影响因素研究

本文通过问卷调查,获得了大学生网购三大影响因素(网络购物特点、商品因素、个人情感因素)的数据信息,利用层次分析法、Logistic回归模型、方差分析等方法结合所调查样本特征变量对大学生网购冲动行为的影响因素进行研究。结论表明,商品因素及浏览网络时间会显著影响大学生网购冲动行为。     

二氧化碳吞吐合理焖井时间数学模型研究

以CO_2吞吐单井模型为基础,设计了考虑渗透率、有效厚度、孔隙度、含油饱和度、CO_2注入量以及CO_2注入速度等6因素3水平的正交设计数值模拟方案.再利用方差分析法判断上述6个因素对CO_2焖井时间影响显著程度的前提下,采用多元线性回归方法回归出了焖井时间与渗透率、注入量、孔隙度、含油饱和度和注入速度等5个显著影响因素的关系式.F检验和拟合优度检验结果及A油田CO_2吞吐实例验证结果均表明,回归方程具有较高的预测精度,可为现场施工提供理论指导.     

原丝性能对碳纤维强度影响的灰色关联分析

运用灰色系统方法，对原丝性能与碳纤维强度之间的关系进行了灰色关联分析。结果表明，原丝弹性与原丝强度对碳纤维强度影响较大，而原丝纤度与原丝伸度对碳纤维强度影响较小。     

基于时间相依Cox回归的动态财务预警模型及实证

本文以中小企业为研究对象,从偿债能力、盈利能力等财务因素,加之公司治理、宏观环境等非财务因素出发,利用共线性检验和时间相依Cox回归构建动态财务预警模型,并与经典的Cox模型、logit模型进行对比分析。本研究的特色有二:一是通过时间相依Cox回归模型,构建随时间而变化的预警指标数据与财务危机之间的函数关系。利用偏似然估计、Breslow估计量分别拟合回归系数和基准危险强度,构建财务预警模型,预测企业在未来一段时间内每个时间点上的财务危机概率。相比于基于传统Cox模型的预警研究仅用一期的截面数据建模,本研究考虑了预警指标的动态变化对财务风险的影响,涵盖了更多的历史信息,达到提高预警精度的目的。二是考虑第一类错误“危机企业判为正常”与第二类错误“正常企业判为危机”给投资者造成的损失差异,衡量预警的“错误成本”,以错误成本最低为目标,反推出财务正常和财务危机之间的预警阈值,实现了对财务危机发生与否的提前预警功能。经过实证,本研究的财务预警模型精度较高,尤其对财务危机企业的正确识别率达到75%。相较于传统的Cox回归、logit模型,危机企业的正确识别率更高、错误成本更低。盈利能力、公司治理水平是对企业财务风险影响最为显著的因素。     

江苏省物质性农业生产资料的碳排放影响因素研究

农业碳减排是能源“双控”的必然性要求.基于STIRPAT模型,构建物质性生产资料碳排放拓展模型.岭回归结果表明,回归模型表现出较强的稳健性.农业碳强度和劳动力规模是物质性生产资料碳排放减量化因素.机械化生产效率、农林牧渔业投资、农业生产效率、机械化强度、财政农林支出和劳动生产率构成物质性生产资料碳排放增量化因素,其影响程度依次下降.最后提出合理使用财政支农资金和引导投资、降低农业碳强度、使用生物质能源替代等建议.     

水泥熟料粒径与强度关系的灰色分析

通过实验测定了水泥熟料的粒径分布及强度。用灰色系统理论的方法分析计算了各粒级熟料的颗粒对各龄期强度的关联度。结果表明各粒级的熟料颗粒对各龄期强度的贡献是不同的。其中以１０～４０μｍ的水泥熟料颗粒对各龄期强度贡献最大，小于１０μｍ及大于８０μｍ的熟料颗粒对强度的影响较小。所得结果对生产实践具有一定的指导意义。     

我国居民储蓄的影响因素分析

本文对2001年2月-2008年2月期间我国居民储蓄存款的变化及其影响因素进行了分析。首先应用线性回归模型分析各个影响因素的显著性和模型的合理性,然后通过建立函数系数回归模型细致的刻画了影响储蓄的各个因素与储蓄额之间随着时间变化的动态关系。最后针对每个影响因素提出相应的政策建议。     

基于地理加权回归的我国中东部城市商品房价格的空间特征分析

本文基于地理加权回归方法,分析了我国中东部地区主要大中城市商品房价格与人均工资和人口数之间回归关系的空间变化特征。结果表明,我国中东部地区主要大中城市的商品房价格除受地域位置的影响外,工资水平和人口数的影响强度在各地区也存在着显著差异,呈现显著的空间非平稳性。     

应用定量分析技术确定射频治疗仪的控制温度和时间

本文提出依据实验数据应用回归分析和目标规划方法，对不同组织确定射频治疗仪的最佳控制温度及时间，较传统的单凭经验的做法更科学更准确．     

周期相关时间序列与周期自回归模型

介绍了周期相关时间序列和周期自回归模型,并研究了周期自回归时间序列的稳定性及周期性,得到了它为周期相关时间序列的一个充要条件,推广了文献[1]的结论.     

加权非线性回归的Score检验及其局部影响分析

在回归分析中，随机误差是否存在方差齐性是理论与应用工作者都十分关心的问题，对线性回归，已有许多讨论。本文则讨论加权非线性回归方差齐性的假设检验问题，本文把关于线性回归方差齐性Ｓｃｏｒｅ检验的结果推广到非线性回归；并利用Ｃｏｘ＆Ｒｅｉｄ的参数正交化方法得到修正的Ｓｃｏｒｅ检验统计量，同时，本文还讨论了微小扰动对于Ｓｃｏｒｅ统计量的局部影响，得到了度量最大局部影响的诊断统计量。     

回归模型中有影响变量的检测标准及其灵敏度分析

本文从修正的似然入手，得到了回归模型中自变量影响的一种有效度量，它的表达式简洁易在常见的统计软件上实现．这种影响度量可帮助我们建立一个合适的回归模型，作为特例，它可用来检测回归模型中的异常点或强影响点．利用局部影响分析的思想，我们还研究了这种影响度量的灵敏度，据此可成功地发现对选模有较大影响的观察数据．最后我们给出了一个应用实例．     

基于偏最小二乘回归的装备备件消耗预测

考虑了装备使用时间、行驶里程和配备时间等影响备件消耗的多种因素,依据装备备件的消耗特点,在分析偏最小二乘回归方法原理的基础上,运用方法对小样本数据条件下装备备件的消耗数量进行预测.应用示例表明,偏最小二乘回归方法比传统多元回归分析法、逐步多元回归分析法和删除多元回归分析法具有更高的预测精度.     

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。