函数性线性回归模型分析方法及其应用

研究了自变量为函数性数据、响应变量为标量的函数性线性模型在Tecator Data数据集上的应用。分别利用低阶基函数的线性组合、带粗糙惩罚的高阶基函数的线性组合以及函数性主成分分析法得到函数性线性模型中回归函数的估计。结果表明:这3种方法都能较好地估计出回归函数,而其中函数性主成分分析法表现最优。

函数性数据的统计分析:思想、方法和应用

实际中,越来越多的研究领域所收集到的样本观测数据具有函数性特征,这种函数性数据是融合时间序列和横截面两者的数据,有些甚是曲线或其他函数图像。虽然计量经济学近二十多年来发展的面板数据分析方法,具有很好的应用价值,但是面板数据只是函数性数据的一种特殊类型,且其分析方法太过于依赖模型的线性结构和假设条件等。本文基于函数性数据的普遍特征,介绍一种对其进行分析的全新方法,并率先使用该方法对经济函数性数据进行分析,拓展了函数性数据分析的应用范围。分析结果表明,函数性数据分析方法,较之计量经济学和其他统计方法具有更多的优越性,尤其能够揭示其他方法所不能揭示的数据特征。

全行业视角下我国上市公司并购重组差异性研究——基于函数性数据分析方法

本文利用1998-2011年我国上市公司并购重组数据,在全行业视角下,借助函数性主成分分析和方差分析,对我国不同行业上市公司并购重组的差异性进行了研究。结果表明:随着时间的推移和行业的发展演变,不同行业之间并购重组的差异越来越大,并且具有行业集中的现象;股权分置改革对全行业上市公司的并购重组有较大影响,但对不同行业的影响具有很大差别;而金融危机对全行业上市公司的并购重组有一定影响,使各行业并购重组之间的差异变小;制造业的并购重组呈现产业集聚现象并与其他行业显著不同。未来,在上述研究的基础上,可以进一步考察影响我国制造业与其他行业上市公司并购重组呈现显著不同的各种因素,以及这些影响因素的效应大小。

生活质量的综合评价:基于数据函数性特征的方法

生活质量的评价与分析是生活质量研究中的核心问题,现有的对生活质量进行综合评价的方法,共同具有的缺憾是方法所处理的数据要么是横截面数据,要么是时间序列数据。然而,实际中可获得的样本资料往往是横截面数据与时间序列数据融合在一起的函数性数据。为弥补现有方法的缺陷,基于数据的函数性特征,引入一种对生活质量进行综合评价和分析的全新方法。从数据信息利用的程度来看,其方法明显优于现有的方法。

中国企业并购行为差异性研究——基于函数性数据分析

本文利用1999-2012年中国各个地区并购重组数据,在数据修匀的基础上,采用函数性主成分分析及函数性方差分析等手段,对全国各个地区公司并购重组的差异性进行了研究。结果表明:随着时间的推移和地区经济的发展,整个并购重组呈现上升趋势,全中国各个地区并购差异性逐渐增大;股权分置改革和金融危机对全国各个地区公司的并购重组有较大影响,但是对不同地区的影响具有很大差别,并且金融危机对全国各个地区公司的并购重组速度的影响持续时间比较长;近期地理和经济比较占优势的沿海地区的并购行为相对活跃。