中国能源需求的半参数模型

本文构建半参数回归模型研究中国能源需求与经济发展之间的关系，采用两种估计方法对模型进行参数估计，并与简单线性回归模型作比较。研究结果表明：该模型的有效性和预测能力更优良，且更好的揭示了中国能源需求与经济发展之间的均衡增长关系。     

基于变参数模型的中国能源消费经济增长关系研究

本文利用1953—2002年的统计数据和状态空间模型对中国能源消费与经济增长关系进行了研究。我们的结论是:(1)中国能源消费与经济增长之间存在一种随时间不断变化的长期均衡关系即变参数协整关系;(2)基于状态空间模型的变参数估计很好地揭示了中国能源消费弹性的时变规律。     

基于半参数可加自回归模型的黄金价格实证分析

大量实证研究表明,半参数自回归模型较传统的线性回归而言,能更好的拟合实际数据。本文构造了一类半参数可加自回归模型,基于条件最小二乘方法及核估计方法给出了估计模型参数和未知函数的迭代算法,讨论了估计量的渐近性质。通过数值模拟验证了估计的效果。并将模型应用于黄金价格数据的实证分析之中。实证分析结果表明,我们对现有模型的改进是必要的。     

半参数回归模型研究的若干进展

本文综述了近年来国内外统计学者在半参数回归模型方面研究的若干结果，这包括最近获得的一些深刻结论。     

删失场合半参数回归模型的二阶段估计

对于半参数回归模型ｙｉ＝ｘ′ｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ，１≤ｉ≤ｎ，ｇ为Ｒ１上未知函数，β为ｐ×１维待估参数向量．本文考虑当ｙｉ被随机删失时β和ｇ的估计．基于模型的可加性，利用综合数据法得到β的二阶段估计β～＊ｎ和ｇ的估计ｇ＊ｎ，并证明了它们的强相合性．     

半参数回归模型的渐近有效L-估计

对半参数回归模型yi=χiTβ+g(χi)+ei,i=1,2,…,n,对非参数函数g(·)采用核估计的方法,构造了参数向量β的L-估计量λn,在一些正则条件下,获得了λn的渐近正态性和非参数函数g(·)的估计量gn(t)的最优收敛速度可达到O(n-(1/3)),并且给出了标准化L估计量λn的渐近分布的Berry-Esseen界.     

一类半参数回归模型的估计问题

该文对半参数回归模型ｙｉ~（Ｔ）＝βｘｉ~（Ｔ）＋ｇ（ｔｉ~（Ｔ））＋ε_ｉ~（Ｔ）,定义了β,ｇ的估计量β_Ｔ,ｇ_Ｔ（ｔ）,获得了它们的强相合、强一致相合、ｓ阶矩相合,ｓ阶一致矩相合性．     

半参数回归模型的几乎无偏岭估计

提出了半参数回归模型的几乎无偏岭估计,并与岭估计进行了比较,在均方误差意义下,几乎无偏岭估计优于岭估计. 然后讨论了有偏参数的选取问题. 最后,用模拟算例和实际应用说明了几乎无偏岭估计的有效性和可行性.     

中国能源消费驱动因素的实证研究:基于投入产出的结构分解分析

随着中国工业化进程加快,中国成为世界上第二大能源消费国.中国以煤炭为主化石能源的大量消费,造成了一系列的环境、经济、社会和政治问题.因此,制定合理的能源战略对中国的长期可持续发展至关重要.为了给科学合理的能源政策——尤其是中国的节能政策和相关气候变化政策的制定提供科学依据,很有必要对中国快速增长的能源消费背后的驱动因素加以研究.利用基于投入产出的结构分解模型,克服了经典的IPAT模型结果过于整合的缺点,研究了人口增长、效率、生产结构以及生活方式和水平等因素对中国能源消费的影响.经研究发现,1992至2007年间,人均GDP的提高是中国能源消费增长的最大驱动力,推动了241.93%的能源消费增量.人均GDP的推动作用随着中国经济的持续增长而增强.而能源强度的降低则部分抵消了能源消费的增量,抵消幅度达到128.73%.随着目前中国重化工业化进程加快,近年来能源强度的抵消能力有所减弱.从最终使用的角度看,总资本形成和出口则是推动能源消费增长的重要驱动力,分别为中国能源消费的增长贡献了42.42%和39.43%.     

中国能源消费与经济增长的动态关系——基于状态空间模型的变参数分析

能源对经济实现可持续增长具有重要作用,但随着经济结构、技术进步的变化以及其他要素对能源的替代作用,经济增长对能源的依赖性呈现出逐步减小的趋势。与以往文献注重静态或均衡分析不同,本文首次分析了能源消费和经济增长之间的动态关系或非均衡关系。本文研究内容分为以下三个模块:在多变量分析框架下,构建了基于状态空间模型的中国能源消费和经济增长的变参数模型;检验了变量的平稳性及协整关系;运用KALMAN滤波算法对状态空间模型的参数进行估计,并对其大小和波动进行分析。     

基于面板数据模型的人口城镇化与能源消费关系的实证研究

运用面板数据分析方法对四个直辖市1998—2012年人口城镇化与能源消费关系进行了实证分析,结果表明人口城镇化与能源消费为不平稳变量,但它们之间存在着长期的协整关系.     

基于平行数据模型的消费结构问题研究

分析居民内部因收入差距而产生的消费行为的不同，将能更科学地反映居民消费结构的真实情况，以期能为有关部门制定符合现阶段情况的居民消费政策，为促进经济发展提供参考。本文利用平行数据模型分析收入差距和地区差距对福建省城镇居民消费结构的影响，同时估计了基于收入差距的各项消费支出的消费函数，并就估计结果展开讨论。     

中国城镇居民消费结构的平行数据分析

基于持久收入假设消费函数理论,运用平行数据模型建立中国城镇居民消费函数的计量形式,运用平行数据的基本模型、变截距模型和变系数模型进行估计和检验,分析中国城镇居民收入差异及其变动对消费结构变化的影响。     

福建省能源效率影响因素灰色关联分析

利用2005-2014年样本数据,应用灰色关联分析法分析人均地区生产总值、工业增加值占地区生产总值比重、第三产业增加值占地区生产总值比重、工业能源消耗量、煤炭消耗量占一次能源消耗比重、燃料动力类价格指数及研发占地区生产总值比重对福建省能源效率的影响程度.从分析结果看,工业能源消耗量、工业增加值占地区生产总值比重及研发占地区生产总值比重对福建省能源效率的影响较大,而能源价格对福建省能源效率的拉动作用最小.这说明现阶段加强高耗能行业的结构调整、加大清洁能源技术的研发投入、完善能源价格机制,并充分发挥政府干预在节能减排中的作用是福建省提高能源效率的重要途径,也是贯彻落实节能减排政策的关键.     

基于因素影响的电力消费预测研究

深入研究了国内生产总值、人口及电力价格指数等因素对电力消费的影响,建立了因素影响的电力消费预测模型,确定了算法,以新加坡电力消费及其影响因素的实际数据为背景进行了实证研究,说明了该方法的有效性。     

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ARIMA模型的山西省能源消费的预测分析

通过对1985-2010年山西省能源消费总量数据序列的分析,建立了ARIMA(1,1,1)模型.结果显示:模型对原始数据的拟合程度较好,模型的预测误差小,可用于中短期预测.     

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。     

我国纺织业集聚分布格局及其影响因素的空间面板数据分析

在我国,关于区域产业集聚的理论研究进展迅速,但基于空间计量经济模型的实证研究仍需完善。本文采用中国2004-2007省际面板数据,验证纺织业集聚的空间依赖性存在,并分别对空间滞后模型和空间误差模型进行估计,得出以下结论:近些年纺织业集聚的省际分布格局主要呈现"东高西低"的两极化特征,总体变化不大;根据全局Moran I指数和LISA集聚图,纺织业集聚存在空间维度的依赖性和异质性,东部沿海纺织业的扩散作用没有充分发挥,区域发展很不平衡;原料供给量、平均规模水平、交通运输条件等因素都对纺织业集聚产生不同程度的正向影响,而地方保护阻碍产业跨区迁移与形成集聚;与理论假设不同,低廉的劳动力成本对纺织业集聚没有产生明显的促进作用,主要是受到基础设施状况和运输条件的限制;制定相关政策的同时,注意从以上这些要素入手,还必须充分考虑空间作用机制对纺织业省域集聚的差异化作用。     

北京市水资源利用建模分析研究

以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型对北京市2001年-2010年的用水量进行了建模,利用最优化方法,计算了上述两种模型的最优组合模型,通过三种模型分别计算了北京市2001年-2010年的水资源利用量,并与北京市2001年-2010年的实际用水量进行了对比,采用精度检验方法,分别对无偏灰色模型,非线性模型和组合模型进行了精度检验,计算结果表明,加权组合模型是三种模型中精度最高的模型,通过组合模型计算得出的用水量值与实际水资源利用量相比误差最小,由此得出,可以利用组合模型对北京市未来的水资源利用量进行预测,预测结果可为其他相关研究提供参考.