半参数可加自回归模型在我国GDP预测中的应用

GDP时间序列数据具有线性和非线性特征.自回归模型能解释线性部分,而单纯地使用线性回归分析GDP时间序列数据不符合实际情况.将自回归模型中不具显著性的解释变量作为非参数部分引入自回归模型,充分考虑GDP时间序列的线性和非线性的混合特点,构建半参数可加自回归模型,该模型更符合现实意义.利用我国1978~2019年的GDP数据进行实证分析,结果表明该模型不仅反应了GDP时间序列的非线性特征,而且在解释能力、拟合效果和预测精准度上有一定优势.

半参数空间变系数回归模型的两步估计方法

文章首先介绍了部分回归模型、空间变系数模型及估计方法等相关理论知识。通过对以前所研究的半参数模型,将单个自变量非线性函数与空间变系数模型进行有效组合,提出了半参数空间变系数回归模型两步估计方法,并从试验设计、模拟试验结果分析两个方面入手,对该估计方法运用效果进行模拟,结果具有较高的可靠性和稳定性,实现了对常值系数的有效计算和估计,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

地方政府债务与区域协调发展研究--基于半参数空间面板向量自回归模型的分析

地方政府债务在区域经济发展中扮演着重要角色,探讨地方政府债务的时空分布是否均衡、时空经济效应是否存在区域异质性,不仅有利于加强地方政府债务管理,也切合我国当下新型城镇化和区域协调的政策背景与发展方向。本文从地方政府债券发行实际出发,建立半参数空间面板向量自回归模型,分析增量和存量地方政府债务在时间和空间上的经济效应,并根据举债冲击的时空传导效应,讨论地方政府债务在区域协调发展中的作用。研究发现:地方政府债务时空分布和举债冲击在新增地方政府债务、基础设施存量和人民生活福利水平之间的时空传导效应的共同作用下,区域经济未能实现彼此协同促进、共同发展,区域经济协调发展任重而道远。在此基础上,本文提出改革地方政府债券发行额度分配制度、支持国家重点区域发展战略、关注区域债务风险等政策建议,以促进区域经济协调、可持续和高质量发展。

基于半参数模型平均法的比例风险模型的估计问题

利用半参数模型平均预测法估计倾向性得分,然后以估计出的倾向性得分作为自变量的取值进行Cox回归求出回归系数的最大似然估计。在一定的正则性条件下证明了该估计的相合性,模拟结果显示两种惩罚函数下所提出的估计都有优异的表现。

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。

基于半参数广义可加模型的社会消费品零售总额影响因素研究

基于半参数广义可加模型的思想,对全国社会消费品零售总额的影响因素进行了研究。首先运用灰色关联分析和单变量分析筛选出2个非线性因素和3个线性因素,发现两个非线性项之间存在交互效应,最终建立含有交互项的半参数广义可加模型,且模型的R^(2)达到97.7%,说明模型具有极高的解释能力。结果表明,M1、GDP和农村家庭居民人均可支配收入对全国社会消费品零售总额具有正线性影响;M2和全国人均可支配收入具有非线性影响;人均可支配收入较低时,M2越大会使得社会消费品零售总额越低。

质量数量双重视阈下人口红利的经济效应研究——基于半参数可加面板模型

人口红利转型是经济发展的核心驱动力,是推动我国经济高质量发展的关键环节。基于理论分析对半参数可加模型进行拓展,从人口数量红利、人口质量红利两个维度对人口红利的经济效应进行非参拟合和计量分析。研究发现:人口数量红利对促进我国经济发展呈现先增后减的“倒U形”非线性特征;人口质量红利对促进我国经济发展有显著正向作用。因此,在发挥劳动人口数量优势的同时,培养高端人才、加快创新人才驱动是快速释放人口红利效能的关键。

我国建筑业二氧化碳排放的影响因素分析——基于半参数可加回归面板模型的实证研究

我国建筑业一直存在高投入、高污染的问题,研究建筑业碳排放的影响因素对我国节能减排具有重要的现实意义。基于1997-2015年我国省域面板数据,扩展了STIRPAT模型,利用半参数可加回归面板模型实证分析了其影响因素的线性和非线性影响。结果表明:(1)人口规模、经济增长、能源消费结构、能源强度和产业规模对建筑业碳排放的线性影响为正,能源效率对其线性影响为负。(2)人口规模、能源效率和产业规模对建筑业二氧化碳排放量的非线性影响呈倒“U型”关系;经济增长、能源消费结构对建筑业二氧化碳排放量的非线性影响呈“N型”关系;能源强度对建筑业二氧化碳的非线性影响呈“W型”关系。据此,我们提出了相应的政策建议。

半参数回归与模型精化

就一般情况给出了半参数平差的算法 ,并结合一种特定的情况 ,讨论了正规化矩阵半正定时的计算方法 ,给出了相应的公式。最后构造了一个模拟的平差问题 ,对半参数法和最小二乘法的计算结果进行了比较。计算表明 。

基于半参数回归模型的制造过程加工误差流建模与分析

针对多工序制造过程中加工误差流的传递和累积问题,研究工序输入尺寸误差、系统误差和随机误差与工序输出尺寸误差间的关系,构建数学模型并给出了模型解算方法。基于泰勒公式展开和实际加工经验假设,建立工序输出尺寸误差与工序输入尺寸误差间的参数化表达式,并将与工序输出尺寸误差关系未知的工序系统误差非参数化表达,建立制造过程加工误差流的半参数回归模型;采用广义交叉核实函数计算平滑因子,以实际机械加工经验确定正规化矩阵,由补偿最小二乘法求解了所建立半参数回归模型的参数和非参数估计。以二工序磨削加工实例证明,采用半参数回归模型描述加工误差流,不仅能够反映工序间误差传递关系,分离工序系统误差和随机误差,而且比完全参数建模方法和非参数建模方法具有更好的解释性和适用性。

半参数回归模型的近邻估计──鞅差误差序列情形

在鞅差误差序列下，给出了半参数回归模型中有关参数β和ｇ（ｔ）的近邻估计，研究了估计量的相合性，在相当一般的条件下，得到了理想的结果．

半参数回归与平差模型

从数据处理几种回归模型出发 ,对参数、非参数、半参数回归模型进行了讨论 ,指出了它们的适用前提条件。论证了半参数回归模型的最小二乘核估计与附加系统参数平差、补偿最小二乘准则与最小二乘配置之间的联系与区别 ,阐述了半参数回归估计在测量平差中的应用前景.

人力资本、经济增长与区域经济发展差异——基于半参数可加模型的实证研究

文章基于全国31个省区1982~2012年间的面板数据,应用半参数可加模型,从人力资本综合指数、脑力素质、身体素质三方面实证分析我国三大区域人力资本与经济增长之间的线性与非线性关系。线性结果表明,各区域脑力素质与经济增长显著正相关,但身体素质对经济增长的拉动作用在下降;非线性结果显示,除东部外,其他地区脑力素质对经济增长产生了显著的正U型非线性影响,而身体素质则对经济增长产生了显著的倒U型非线性影响;综合分析结果表明,整体上我国各区域身体素质对经济增长呈倒U型影响特征,经济增长对身体素质的依赖性逐步下降,脑力素质对经济增长的影响强度高于身体素质的影响,从而导致人力资本综合指数对经济发展的影响较为显著并呈正相关的线性影响。因此,今后各区域既要注重人力资本脑力素质的积累,亦要关注身体素质的提升,从而形成二者的协同发展,更好地促进经济增长。

半参数回归模型的误差方差的小波估计

考虑半参数回归模型ｙｉ＝ｘ＾１ｉβ＋ｅｉ，１≤ｎ，其中β∈ＲＴ＾ｄ为未知参数，ｇ（ｔ）为「０，１」上的未知Ｂｏｒｅｌ函数，ｘｉ为Ｒ＾ｄ上的随机设计，｛ｅｉ｝为ｉ．ｉ．ｄ．随机误差，本文构造了误差方差σｉ＾２＝ｖａｒ（ｅｉ）的小波估计σｎ＾２，得到了σｎ＾２的渐近正态性，同时构造了ｖａｒ（ｅｉ＾２）的小波估计Ｄｎ＾２，并且证明了Ｄｎ＾２的弱相合性，由此可知√ｎ（σ＾２－σ＾２）／Ｄｎ依分布收敛于Ｎ（

半参数回归模型估计的平均相合性

在误差序列为 Lq- mixingale情形下 ,给出了半参数回归模型中β和 g( t)估计 ,研究了估计量的 q-阶平均相合性 .在较一般的条件下 。

基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素,提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后,在理论上证明了在测量数据存在非线性影响因素的情形下,基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法的定轨精度高于经典的批处理定轨精度;最后,对中低轨卫星应用批处理定轨进行了仿真。结果表明:基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法分离出观测数据中的白噪声和非线性影响因素,从而可以在观测数据中消除非线性影响因素,提高定轨的精度。

技术选择、产业结构升级与经济增长——基于半参数空间面板向量自回归模型的研究

利用1997—2013年31个省份的面板数据,通过构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)及时空脉冲响应函数,实证检验我国技术选择、产业结构升级和经济增长之间的时空传导效应,并探讨对外开放度对三者的异质性影响。结果发现,技术选择、产业结构升级及经济增长受到彼此的冲击后,大部分都呈现出正向的响应特征。其中,技术选择推进本省份及周边省份的产业结构升级,并在短期阻碍了经济增长,但长期内促进整体区域经济增长;产业结构升级不仅推进整体区域产业结构升级,还促进本省份及周边省份经济增长;经济中心的拉动效应较强且持久,经济增长会促进整个区域的技术选择、产业结构升级。此外,对外开放度对技术选择、产业结构升级的效应呈现出"N"形特征,对外开放度对经济增长的效应前期较为平稳,随后呈现出"倒U"形特征。

教育能缓解农村贫困吗?——基于半参数广义可加模型的实证研究

从人力资本理论、信号发送理论和亲贫困增长理论出发,构建半参数广义可加模型,研究教育、经济增长和收入不平等对农村贫困的广度、深度和强度所产生的影响。研究结果表明:教育质量对贫困的影响不显著,教育数量显著恶化了贫困状态;经济增长仍然是主要的减贫手段;组内收入不平等能对贫困产生抑制作用,组内和组间收入不平等对贫困发生率的抑制作用都存在一个极值。组间收入不平等对贫困深度和强度的影响具有"门槛效应"。

基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿技术

设计了一种基于半参数回归模型的微陀螺仪温度补偿方法。针对微陀螺仪启动时受温度变化影响明显、角速度输出误差较大的问题,提出对于温度的补偿不仅要考虑趋势项,而且要估计模型误差。建立了温度补偿的半参数回归模型,采用补偿最小二乘进行求解。实验结果表明,对于某型微陀螺仪采用温度补偿的半参数回归模型是可行且有效的,相对于常规的多项式拟合方法,补偿后的信号噪声降低了1个数量级,优于0.005(°)/s,从而有效缩短了陀螺仪启动稳定时间。

一种基于半参数回归的加速度计误差模型辨识方法

为了解决加速度计离心机试验中系统误差和未建模误差对加速度计模型辨识的影响,将统计学中的半参数回归方法引入到加速度计的模型辨识中,建立了加速度计的半参数回归模型,提出了一种基于最小二乘-半参数回归模型(LS-SPRM)的估计方法,该估计方法利用最小二乘法估计加速度计的误差模型系数,利用半参数回归方法估计加速度计测试中的系统误差,并通过检验残差是否为白噪声作为判断是否有系统误差的条件。在半参数模型的估计中,采用二阶段估计方法,利用三次样条函数进行非参数部分的估计,并讨论了光滑参数的选取方法。仿真试验结果表明,采用该方法能够较好地补偿由于系统误差和未建模误差带来的影响,使加速度计模型辨识的标准差较普通最小二乘法减小45%左右,估计的残差也减小了近一倍。