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。

ICT效应下外商直接投资、经济增长与能源消耗——基于半参数空间向量自回归模型的研究

基于中国30个省份(因数据缺少,不包括西藏地区和港澳台地区)面板数据,通过构建半参数空间向量自回归模型(SSPVAR),利用时空脉冲响应函数、偏导图探讨了经济增长、能源消耗及外商直接投资的时空传导效应与信息与通讯技术(ICT)非线性的影响作用。研究结果显示:外商直接投资、经济增长及能耗强度受到彼此冲击后的响应较为明显;能耗强度具有自强化效应,空间溢出作用促进了周边省份经济发展,短期内不利于其外资引入,但长期却能提高外资利用。经济发展产生不可持续的自身累积效应,与单位产值能耗走在了“U”的上行区,但却对邻近区域产生了积极的正向溢出。外资长期利好效应凸显,发挥经济发展和能源节约的促进作用;短期内却抑制经济发展,强化能耗度,更无法发挥“示范”效应吸引更大规模的外资流入。ICT具有正向的节能、增产和引流效应,分别以倒V和V型形态推进,但是发展的初级阶段却没有任何影响作用。加速ICT应用,智能化和信息化商业、生产模式转型将有助于更少能耗的经济高质量发展。

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。

机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求

为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。

传统能源、可再生能源电力生产与经济增长--基于半参数结构全局向量自回归模型的实证分析

中国地区的经济增长和传统能源、可再生能源电力生产存在较大区域差异和区域联系。经济增长和电力生产不仅在各地区内部存在复杂关系,而且在地区间也存在动态影响关系。为测算我国各地区和地区间经济增长与传统能源、可再生能源电力生产相互的动态影响关系,构建半参数结构全局向量自回归模型,使用广义脉冲响应函数和非参数方法测算各地区和地区间主要变量的相互响应。研究发现:“西电东输”主要地区内部经济增长与电力生产在长期没有显著的相互影响;北京、上海的经济增长与外地传统能源电力生产符合反馈假说,广东经济增长与可再生能源电力生产大省(自治区)四川、贵州、内蒙古的可再生能源电力生产符合保护假说。最后,围绕电力生产结构优化目标和区域性措施,提出一些政策建议。

经济结构、增长方式与环境污染的内在关联研究——基于时变参数向量自回归模型的实证分析

基于对数平均迪氏指数(LMDI)方法分解影响环境污染的经济因素,利用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型研究了各因素在不同时点、不同提前期对污染物排放的动态冲击特征.结果表明,技术进步具有提高企业生产率以及提升企业产品清洁度的双重效果,产生的创新补偿效应降低了污染排放.我国以煤炭为主的能源消费结构和煤炭消耗产生不容易累积的烟煤型污染物,使得能源结构引致的污染效应在当期最为明显,且持续期较短.能源利用效率的大幅提升有效降低了污染物排放,同时也呈现了一定的反弹效应.产业结构对环境污染的影响逐渐增强、经济规模扩大对于环境污染的冲击具有较强的持续性.合理控制结构因素和规模因素对污染物排放的影响,成为了降低污染水平的重要环节.

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。

半参数变系数回归模型的空间相关性检验

本文对半参数变系数回归模型,构造了新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ2逼近方法导出了其检验p-值的近似计算公式,蒙特卡罗模拟结果表明,该统计量在检测空间相关性方面具有较高的准确性和可靠性。同时考察了误差项服从不同分布时的检验功效,体现出该检验方法的稳健性。进一步,我们还给出了检验统计量的Bootstrap方法以及检验水平的模拟效果。

有结构变化的半参数回归模型

结合半参数回归模型和含未知变点的结构变化模型提出一个新的模型—有结构变化的半参数回归模型,给出了新模型的有关参数β,β*,γ,k的加权最小二乘估计和f(t)的核估计,证明了参数β,β*γ的估计的√n-相合性,强相合性,讨论了模型的检验等问题,并进一步通过随机模拟验证了新模型的优越性.

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。

有结构变化的半参数回归模型及其级数估计

结合半参数回归模型和含未知变点的结构变化模型,提出一个参数和非参数分量同时存在结构变化的新模型——有结构变化的半参数回归模型.在新模型非参数分量的级数估计基础上,得出模型参数的最小二乘估计,进一步推得条件期望函数估计的收敛速度及其渐近正态性.随机模拟结果表明,本文的新模型及估计方法具有广泛的适用性和灵活性.

房地产价格对居民消费影响分析--基于半参数全局向量自回归模型

通过构建半参数全局向量自回归模型(SGVAR),利用时空脉冲响应函数及导数图分析了房价、居民收入、国家宏观政策等对消费的时空传导效应以及利率对消费的非线性影响。结果发现:(1)房价对消费的影响大小及方向不仅受到空间距离的影响,还与所处东中西地区及南北位置有关;(2)东部地区房价受到冲击后对全国各地区的影响都较大,其中,对东北地区的影响最小;(3)各地区房价受到冲击后对自身消费的影响复杂;(4)利率的平稳对于消费及房价的平稳具有重要意义。

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.

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。

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。