基于普查数据的中国省际人口迁移网络演化分析

中国省际人口迁移问题一直以来被广泛关注,研究其特点及变化规律对我国经济社会发展具有重要意义。为此,本文基于第五次、第六次和第七次这三次全国人口普查数据,利用社会网络分析方法,构建了中国省际人口迁移无权有向网络,并计算网络基本拓扑性质、进行节点重要性和凝聚子群分析。研究发现,中国各省之间人口迁移关系越来越紧密,网络的“小世界”现象有上升趋势;东部地区人口吸引力持续保持,但近几年北京市等特大城市人口迁入有所放缓,广东省对于人口迁移一直有较强的吸纳作用,东北地区人口外流现象愈发严重。中部地区和西部地区近几年人口回流现象较为明显,我国各地区经济发展水平趋于均衡化,2015年后各子群间迁移关系明显增多。

基于多尺度地理加权回归的中国高学历人才空间格局及影响因素研究

高学历人才作为重要的生产要素,无疑是推动科技创新的核心动力。本文基于2010年第六次全国人口普查数据、2015年全国人口抽样调查数据、2020年第七次全国人口普查等国家统计局官网数据,利用集聚度等指标刻画中国高学历人才空间分布特征与发展态势,利用Dagum基尼系数研究中国七大区域间及区域内人才分布的不均衡程度,并利用Moran指数衡量人才空间分布的自相关性;之后对比最小二乘回归(OLS)、地理加权回归(GWR)、多尺度地理加权回归(MGWR)模型,选取拟合结果较好的MGWR模型识别影响人才空间分布的主要因素,进而得出相关结论:我国高学历人才呈现高度集中的空间分布格局,存在区域化差异与空间相关关系,但不均衡趋势有所缓解;经济机会为影响人才分布的主导力量,社会、文化等公共服务舒适性为中西部地区发展提供机遇。最后结合相关结论为城市优化人才政策提供建议,推动全国范围内人才资源的合理配置。

混合地理加权空间自回归模型的Profile GMM估计

为了更好地同时考虑空间自相关性和空间异质性,本文研究一类空间自回归混合地理加权回归模型.基于Profile方法和广义矩(GMM)方法,构造了模型中未知空间自回归参数,常数回归系数和系数函数的两类Profile GMM估计.数值模拟结果表明所提出的估计在有限样本中表现良好.

基于AR(p)误差随机系数面板数据模型的预测

本文研究了模型误差服从AR(p)过程的随机系数面板数据模型的预测问题,得到了最优线性无偏预测表达式。数值模拟结果表明了所提方法的有效性。

半参数空间变系数回归模型的两步估计方法及其数值模拟

文章提出了关于半参数空间变系数回归模型的两步估计方法,该方法可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,广泛的数值模拟表明所提出的估计方法对估计常值系数具有满意的精度和稳定性。

空间变系数模型的统计诊断

空间变系数模型作为一类有效的空间数据分析方法已经得到了广泛的应用.本文主要研究该模型的统计诊断与影响分析方法。首先我们基于数据删除模型定义了Cook统计量,其次我们基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题。

基于ARMA-GARCH模型的北京碳排放权市场价格分析

作为我国经济发展迅速的城市之一,北京碳排放权市场的分析将为我国其他城市碳排放权市场的分析提供重要参考,能够为进一步评估我国碳金融市场提供一定的帮助。因此,本文选取了2013年11月8日—2021年6月4日北京碳排放权市场的日收盘价作为研究对象,并将该数据以2020年1月1日为分界线分为新冠疫情前和新冠疫情后两组数据分别进行建模,采用ARMA-GARCH模型对北京碳排放权市场价格进行分析,刻画北京碳排放权市场价格的变动趋势。结果表明:新冠疫情前碳交易市场的日收盘价用ARMA(0,2)-GARCH(1,4)的拟合效果较好,疫情后碳交易市场的日收盘价用ARMA(0,1)-GARCH(1,4)的拟合效果较好。文中根据ARMA(0,1)-GARCH(1,4)模型对北京碳交易市场碳价未来30天的收益率进行了预测。

混合地理加权回归模型的统计诊断

混合地理加权回归模型作为一类能简单有效解决空间非平稳问题的数据分析方法已经得到了广泛的应用。在利用该模型分析实际数据时,一个或多个特殊观测点的存在能导致估计结果发生较大改变。为了能有效检测出异常点,系统研究这类半参数模型的统计诊断与影响分析。首先基于数据删除模型定义了参数分量对应的Cook统计量,其次,基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题,构造了相应的检验统计量。

部分线性变系数模型中误差方差的估计(英文)

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类在建模中应用非常广泛的模型.本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中误差方差的估计并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟验证了我们所提估计方法的有效性.

部分线性变系数模型Backfitting估计的渐近性质

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类应用广泛的数据分析模型.利用Backfitting方法拟合这类特殊的可加模型,可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,该估计量被证明是n^(1/2)相合的.最后通过数值模拟考察了所提估计方法的有效性.

部分线性模型非参数部分的多项式关系检验

对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数的多项式函数的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,给出了计算检验p-值的精确方法和三阶矩χ2逼近方法。另外我们讨论了广义似然比检验统计量的构造,并给出了其在原假设下的渐近分布。最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性。

空间变系数地理加权自回归模型的局部GMM估计

近年来,空间数据的分析与建模得到了广泛关注和重视。空间自相关性和空间异质性是空间数据最重要的两类性质。现有研究大都是单独分析这两类特性。在空间自回归模型和地理加权回归模型的基础上,研究了一类空间变系数地理加权回归模型,该模型将普通的空间自回归模型的空间滞后参数和回归系数都设置成空间变系数,既考虑了空间自相关性,又反映了空间异质性。因为,空间变系数地理加权自回归模型是一类具有内生变量的变系数模型,为了解决内生变量问题,基于局部线性平滑法和广义矩法,构造了未知系数函数的局部GMM估计。对于表达式中的正定加权矩阵,进行了三种选择,并进行了数值模拟。为了比较空间变系数地理加权自回归模型局部GMM方法下的参数估计效果与地理加权回归模型和空间自回归模型下的估计效果,在模拟中根据不同的模型形式生成数据,结果表明提出的模型和方法表现良好。最后,利用所研究的模型和估计方法对中国省域城镇居民消费与收入的关系进行了研究,所提出的方法在实例分析中也取得了较好的结果。研究表明,所研究的模型和估计方法效果良好,适应性广,可以避免模型设置错误的风险,具有广泛的应用前景。

论《概率论与数理统计》的教学改革与学生应用能力的培养

从数学建模的角度出发,探讨了概率论与数理统计课程的改革以及培养学生的应用能力,具体包括引入描述性统计分析方法、加强知识点实际背景介绍、适当引入Excel软件介绍和加强学生综合训练等几个环节.

中央民族大学统计学本科专业建设与改革探索

本文从人才培养方案、课程体系建设和实践教学方法等环节,介绍了中央民族大学统计学专业的专业建设情况和经验.

因变量缺失下部分线性变系数变量含误差模型的估计

该文主要考虑部分线性变系数模型在自变量含有测量误差以及因变量存在缺失情形下的估计问题.基于Profile最小二乘技术,针对参数分量和非参数分量提出了多种估计方法.第一种估计方法只利用了完整观测数据,而第二种和第三种估计方法分别利用了插补技术和替代技术.参数分量的所有估计被证明是渐近正态的,非参数分量的所有估计被证明和一般非参数回归函数的估计具有相同的收敛速度.对于因变量的均值,构造了两类估计并证明了它们的渐近正态性.最后,通过数值模拟验证了所提方法.

两个部分线性模型的比较

对于两个部分线性模型参数部分中模型系数是否相等的检验问题,本文基于比较原假设与备择假设下模型拟合的残差平方和的思想构造了检验统计量,并给出了计算检验p-值的F分布逼近法。

因变量缺失下部分线性可加模型的估计和检验（英文）

本文研究部分线性可加模型在因变量存在缺失情形下的统计推断问题.首先基于完整数据方法提出了参数分量的Profile最小二乘估计并证明估计量的渐近正态性.为了给出参数分量的区间估计,构造了渐近分布为卡方分布的经验似然统计量.为了检验参数分量的线性约束条件,构造了调整的广义似然比检验统计量,当原假设成立时其渐近分布为卡方分布,从而将广义似然比检验推广到了缺失数据情形.最后通过数值模拟验证所提方法的有效性.

部分线性模型非参数分量的线性关系检验(英文)

对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数(记为p)的多项式函数的检验问题,本文基于非参数函数在各点的p阶导函数估计值的样本方差构造了一个简单的检验统计量.给出了计算检验p-值的三阶矩χ2逼近方法.最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性.

可加模型的序列相关检验

可加模型是一类应用广泛的半参数模型,为了检验模型误差是否存在有限阶数的序列相关,基于由Backfitting估计方法得到残差构造了检验统计量,并证明了该统计量的渐近零分布为正态分布或卡方分布,最后通过模拟试验验证了该检验方法的有效性。