面板数据的自适应惩罚分位回归方法

传统的面板数据是从均值角度进行研究,但这会受经典假设条件的约束.而考虑面板数据的分位回归模型,可以更加全面地描述响应变量条件分布的全貌.文章引入自适应惩罚函数构造了自适应惩罚的分位回归面板数据方法,并证明所提出的估计量具有大样本性质.蒙特卡洛模拟结果显示该方法相对于均值回归更具优势,是处理面板数据的有效手段.文章最后对我国居民交通通讯消费进行案例分析,得到了有利于决策的参考信息.     

带固定效应面板数据空间误差模型的分位回归估计

本文研究了含有个体固定效应的面板数据空间误差模型,基于工具变量法给出了估计模型未知参数的分位回归方法.随机模拟结果显示,工具变量分位回归估计是处理空间面板数据的有效手段,且明显优于均值回归方法.     

动态面板数据的自适应惩罚分位回归方法研究

传统均值角度下研究的动态面板数据模型会受经典假设条件的约束,将动态面板数据与分位回归数模型相结合,不仅可以解决约束问题,而且能更加全面地描述响应变量条件分布的全貌.文章引入自适应惩罚项,并应用工具变量构造了自适应惩罚的动态面板分位回归方法,证明了该方法得到的估计量具有大样本性质.同时蒙特卡洛模拟结果表明自适应惩罚的方法相较于传统的方法更加有效.文章最后对中国大中城市商品房销售价格与各地人均国民生产总值的关系进行案例分析,发现两者之间存在正反馈机制.     

众数自适应Lasso回归的统计推断

本文给出了自适应Lasso的众数回归模型,用来对众数回归模型的变量进行选择.对比传统的均值回归模型和中位数回归模型,众数回归在解决重尾、多峰分布问题时更加稳健.众数回归模型的主要估计方法是核估计方法,当自变量的数目较大时,该方法会产生难以忽略的计算误差.本文在核估计方法的众数回归模型基础上添加惩罚项,并通过自适应Lasso方法进行参数估计,有效的剔除了贡献率低的自变量,同时提高了计算的准确性.本文详细阐述了该计算方法,并在一些正则条件下,给出了模型的参数的估计方法和估计值的渐近正态性.模拟实验和实证分析研究了所提方法在有限样本下的性质.对比均值回归模型和传统的众数回归模型,添加自适应Lasso惩罚项的众数回归模型极大地提高了参数估计的准确性.     

货币政策对房价及其波动的动态影响——基于协整关系的面板GARCH模型

利用全国五大地区房价及相关数据,建立面板均值回归模型和面板GARCH模型,研究了货币政策对房价及其波动的影响.实证表明:在控制房价方面,信贷控制手段有效,但在购房者预期没有改变时,利率手段无效;在房价波动方面,所有地区的房价波动都受前期波动的的正向影响,不同地区的房价波动区别很大,珠三角和长三角房价波动最大,而环渤海地区的波动较小,中西部地区波动最小.最后,对实证结果进行经济分析并提出相应对策建议.     

基于大维随机矩阵极限谱分布的面板数据单位根检验

近30年来,随着经济现象的越来越复杂和计算机信息技术的发展,大维面板数据模型被引入计量经济研究中.由于面板数据同一维的时间序列一样具有跨时间的特点,因而需要在进行回归之前考虑其是否平稳,即要对其进行单位根检验,以避免伪回归.基于大维随机矩阵的极限谱分布理论,给出针对面板数据的、一种新的单位根检验方法.     

空间变系数模型的局部线性BGWR估计

针对空间变系数回归模型,通过空间加权距离构造权重矩阵,基于多元线性回归模型的贝叶斯统计推断,得到了该模型的局部线性BGWR估计方法.通过此方法推导出回归系数的后验分布,采用Gibbs抽样得到回归系数的逐点估计.将所得结果通过绘制曲面图、计算偏差均值和标准差均值与LeSage的BGWR模型估计结果进行对比,进一步说明估计方法的有效性.     

截断情况下线性回归模型响应变量均值的经验似然

本文讨论了在带有截断情况的线性回归模型中 ,响应变量均值的估计问题 .将经验似然的方法应用到带有截断情况的回归模型中 ,在估计响应变量的均值时构造了调整的经验似然统计量 ,证明了在一定的条件下 ,该统计量渐近服从 χ2 分布 ,给出了均值的置信区间 ,并与正态下得到的结果进行了比较 ,模拟的结果说明了经验似然的优良性 .     

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.     

贝叶斯复合分位回归的Gibbs抽样算法（英文）

大多数基于传统均值回归的建模方法都对非正态误差表现出不稳健的估计结果.和传统均值回归相比,复合分位回归(CQR)可以产生稳健的估计.基于一个复合反对称Laplace分布(CALD),我们建立了加权复合分位回归(WCQR)的贝叶斯分层模型.Gibbs抽样算法被发展用于WCQR的后验推断.最后,我们提供了一些模拟研究和一个实际数据分析来验证所提方法.     

非参数模型均值函数结构变点的Bootstrap检测

本文检测非参数回归模型均值函数结构变点,针对均值函数跃度的长期均值为零时,基于残量的CUSUM统计量对均值函数结构变点检验无效的问题,本文提出了一种基于均值函数的核估计的检验统计量,得到统计量在原假设和备择假设下的极限分布,并构造Bootstrap方法对非参数回归模型均值函数结构变点进行检验,证明了检验和估计的一致性;模拟结果表明本文方法明显优于已有方法。     

测量误差数据下偏正态众数回归模型的参数估计

现有对回归模型的研究大多仅限于直接观测的解释变量,忽略数据的测量误差将增加模型参数的估计偏差.目前关于测量误差模型的研究主要集中在回归误差服从正态分布的假设,这种假设不适用于研究非对称的数据.对于偏斜数据,众数的代表性优于均值和中位数.本文基于测量误差数据介绍了偏正态众数回归模型,并通过EM算法估计了模型的参数.模拟研究的结果表明,协变量带测量误差下的众数回归比均值回归有更好的表现.通过实例分析进一步表明了所提出模型和方法的有效性.     

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.     

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.     

一种面板数据分位数回归模型的工具变量方法

本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。     

空间非参回归的变量选择

空间变系数回归模型是空间线性回归模型的重要推广,在实际中有广泛的应用.然而,这个模型的变量选择问题还没有解决.本文通过一般的M型损失函数将均值回归、中位数回归、分位数回归和稳健均值回归纳入同一框架下,然后基于B样条近似,提出一个能够同时进行变量选择和函数系数估计的自适应组内(adaptive group)L_r(r≥1)范数惩罚的M型估计量.新方法有几个显著的特点:(1)对异常点和重尾分布稳健;(2)能够兼容异方差性,允许显著变量集合随所考虑的分位点不同而变化;(3)兼顾了估计量的有效性和稳健性.在较弱假设条件下,建立了变量选择的oracle性质.随机模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本时的表现.     

面板数据交互固定效应模型的方差分量检验

研究了面板数据交互固定效应模型中方差分量的检验问题.首先依据模型中误差项的估计构造辅助回归模型,然后根据该辅助回归构造检验统计量,对模型中的异方差性进行检验.进一步,通过构造不同的辅助回归模型和检验统计量可以判别异方差的来源.在一定正则条件下,得到了检验统计量在原假设和备择假设下的渐近分布,并说明所提出的检验方法不依赖于误差分布.最后,通过模拟研究对本文的检验方法进行评价,说明所提检验方法是有效的.     

非参数回归模型均值与方差双重变点的估计

本文基于核估计和小波方法研究异方差非参数回归模型中均值函数和方差函数均存在变点的估计问题.首先,构造基于均值函数的核估计量,求出均值变点位置及跳跃度的估计.其次,利用小波方法构造方差变点的估计量,运用该估计量获得方差变点位置与跳跃度的估计,给出变点估计量的渐近性质.最后数值模拟并通过比较验证了方法的有效性.     

缺失数据下联合均值与方差模型的参数估计

基于正态分布提出了缺失数据下联合均值与方差模型,在响应变量随机缺失下研究了该模型均值插补、回归插补和随机回归插补三种插补方法的参数估计,通过数据模拟和实例研究结果比较表明,随机回归插补方法是三种插补方法中最有用和有效的。     

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。