“新户改”背景下农民工户籍转换意愿的影响因素研究

基于2019年从广州、福州、郑州和武汉四个城市实地收集的764份数据,以农民工为研究对象,构建理论假设,并采用多元Logistic回归模型探析“新户改”背景下农民工群体户籍转换意愿生成的影响因素。研究发现:农民工越符合经济理性、权利歧视规避和承认渴望的动机特征,其愿意转换为城镇户籍的可能性越大;相反,对这些动力作用机制的偏离或“抑制性”越强,其保留农业户籍的倾向性越高。该发现证明经济、社会和文化三个层面的动力机制在农民工户籍转换意愿形成中的基础性地位和作用,突出作为具有经济人和社会人双重属性的农民工个体在户籍选择中所表现出来的利益追逐导向、权利维护诉求、社会承认渴望的逻辑行为特征,反映农民工市民化的多元动力结构和复杂价值逻辑。

基于稳健Cook距离的时间序列异常值诊断

Cook距离公式常用于回归模型的异常值诊断,但由于公式中的样本方差■对异常值敏感,导致公式缺乏稳健性,使得诊断效果不理想。基于以上问题,文章选取绝对离差中位数作为样本标准差的稳健估计量,得到了样本方差■的稳健估计量,进而构造出稳健Cook距离公式;借鉴传统Cook距离的回归模型异常值诊断理论,将稳健Cook距离公式应用于时间序列异常值诊断,拓展了传统Cook距离公式的异常值诊断领域。通过选取模拟样本量分别为50、100、200,污染率分别为0、1%、5%、10%的ARMA(1,1)序列及金融时间序列进行实例分析,结果发现:(1)在无污染时,稳健Cook距离法与常规Cook距离法的诊断正确率均为100%,两者没有出现"误诊"现象;(2)在样本量、污染率同时增大时,常规Cook距离诊断正确率急剧下降,当污染率达到5%及以上时,已基本无诊断力,而稳健Cook距离法依然能保持较高的诊断力。稳健Cook距离法不仅能应用于时间序列异常值诊断,也能应用于回归分析的异常值诊断。

自相关过程的稳健控制新方法

常规过程控制图的前提假设条件是过程指标独立同分布.但实际中许多数据表现出异常值与自相关性并存等复杂特点,使常规控制图不能有效发挥作用.如何解决这类问题已成为过程控制研究中的热门课题.鉴于此,研究采用以下技术解决:1)用DAM权函数对自相关过程的异常值进行降权变换,构建一个稳健ARMA模型用以提取自相关性,进而得到无干扰残差;2)用无干扰残差构建残差控制图,并对其控制中心线与上下限进行稳健改进,最终构造稳健残差控制图.模拟实验及实证分析均表明:相比于常规过程控制图与Huber稳健控制图,研究提出的DAM缩尾稳健控制图具有抗干扰性,在对含异常值的自相关过程监控中表现出更优良的异常点识别能力.