中国人均GDP的FAR模型

针对我国人均GDP的非平稳特征，根据1949-2005年我国人均GDP的统计资料，建立我国人均GDP的函数系数自回归模型（FAR模型），并将模型用于我国人均GDP的预测分析．计算结果表明，FAR模型能较好地解决我国人均GDP的估计和预测问题，预测精度较高、     

具有外生变量部分线性自回归模型的样条估计

考虑自回归模型Yt=θTXt+g(Zt)+Et,t=1,…,n,其中Xt=(Y-1,…,Yt-d)T,Zt为实值外生随机变量,θ=(θ1,…,θd)T为待估参数向量,g为未知非参数光滑函数.基于多项式样条方法,在一定的条件下,给出了θ的估计的渐近正态性,得到了g的估计的收敛速度.模拟例子验证了所得的理论结果.     

部分线性自回归模型中误差方差伪最小二乘估计的渐近正态性

Consider the model Y_t=βY_t-1 g(Y_(t-2)) ε_t for 3＜=t＜=T.Here g is an unknown function,βis an unknown parameter,ε_t are i.i.d,random errors with mean 0 and varianceσ~2 and the fourth momentα_4,andε_t are independent of Y_s for all t＞=3 and s=1,2. Pseudo-LS estimators■_T~2,■4T and■_T~2 ofσ~s,α_4 and Var(ε_3~2)are respectively constructed based on piecewise polynomial approximator of g.The weak consistency of■4T and■_T~2 are proved.The asymptotic normality of■_T~2 is given,i.e.T~(1/2)(■_T~2-σ~2)/■_T converges in distribution to N(0,1).The result can be used to establish large sample interval estimates ofσ~2 or to make large sample tests forσ~2.     

部分线性自回归模型中误差矩的分段多项式估计

目的研究部分线性自回归模型中误差矩的估计。方法利用非参数分段多项式估计和最小二乘法进行讨论。结果给出了误差tε的k(k≥1)阶矩及误差方差σ2的估计的大样本性质。结论误差k(k≥1)阶矩的估计的收敛速度为T-1/2,T(^σ2T-σ2)/D^T依分布收敛于N(0,1),其中^σ2T和D^2T分别为σ2和Var(23ε)的分段多项式估计,T为数据个数。     

相依数据下非参数方差模型的样条估计

针对相依数据下非参数方差模型,构造了非参数方差函数的多项式样条估计,在α-混合条件下,证明了估计的相合性,得到了最优全局收敛速度,模拟算例表明了估计方法的可行性。     

基于主成分的手机满意度聚类分析

针对国内外20种手机品牌的通话质量、外观、价格等消费者普遍关注的10个因素问卷调查,通过对数据信息的挖掘,提取了人们关注因素的主成分因子,利用主成分因子对手机满意度进行了层次聚类分析,构建了谱系聚类图,为广大消费者和生产者提供决策参考。     

我国农村居民消费与经济增长区域差异性的实证分析

利用1996-2010年27个省(市)的省际面板数据,基于非参数核估计方法,建立农村居民八大消费支出与国内生产总值(GDP)的变系数固定效应半参数计量经济模型,实证分析了我国东、中、西部农村居民消费结构对经济增长影响的区域差异性。计算显示半参数面板数据模型的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)相比线性面板数据模型显著的减小,模型分析结果表明,东部地区农村居民各类消费支出对经济增长贡献排列顺序依次为教育文化娱乐-食品-其他杂项-家庭设备-交通通讯-居住-衣着-医疗保健;中部为其他杂项-家庭设备-交通通讯-衣着-医疗保健-教育文化娱乐-食品-居住;西部地区为家庭设备-交通通讯-其他杂项-食品-医疗保健-居住-教育文化娱乐-衣着。最后,根据分析结果提出相关的政策性建议。     

线性过程误差下回归函数的样条估计

针对固定设计和线性过程误差下的非参数回归模型,在较弱条件下,讨论了回归函数的多项式样条估计的逐点相合性,得到了逐点收敛速度.模拟算例表明了估计方法的可行性.     

非参数回归模型的贝叶斯局部线性估计

对于非参数回归模型=m(x)+ε,在局部线性估计中窗宽h的先验分布为Gamma分布的条件下,用未知光滑函数m(x)的后验均值构造了它的贝叶斯估计,并给出了参数的后验分布和抽样方法.模拟算例证明了贝叶斯局部线性估计方法的可行性.     

基于时间序列模型的河南省房地产价格研究

以SAS软件为工具,对2009年3月～2013年3月河南省郑州、洛阳和平顶山3个城市新建住宅价格指数序列进行了实证分析.通过比较AIC、SBC值和可决系数R2,拟合3个序列的最终模型分别是郑州的异方差AR（3）-ARCH（1）模型和洛阳、平顶山的以时间变量t为因子的残差自回归模型.预测结果显示,河南省的房价近期仍呈上升态势,郑州的上涨幅度最大,大约是1.4％ ～1.5％,洛阳约为0.5％,平顶山约为0.3％.