随机效应变系数空间自回归面板模型的估计

具有良好可读性和稳健性的变系数模型在各学科领域应用广泛。本文构建了一种新的随机效应变系数空间自回归面板模型,运用截面极大似然估计方法,导出了模型的估计量,证明其具备一致性和渐近正态性,蒙特卡洛模拟研究显示估计量的小样本表现效果良好。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。

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。

部分线性变系数模型的贝叶斯分位数回归

针对部分线性变系数模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯分位数回归,并基于Gibbs抽样推导出所有未知参数的后验分布,通过数值模拟比较分析了贝叶斯分位数回归与分位数回归参数估计的优劣,结果表明,在均方误差准则下,贝叶斯分位数回归的估计效果更优。最后,通过实例分析说明了所提方法的有效性。

微胶囊相变材料改良粉砂土的导热系数及预测模型

【目的】针对季节冻土地区渠道冻融破坏,分析微胶囊相变材料(microencapsulated phase change materials,mPCM)改良粉砂土层渠基的温度场,对改良粉砂土的导热系数进行研究。【方法】以mPCM为改良剂,掺入渠基粉砂土形成mPCM改良粉砂土;对mPCM改良粉砂土进行导热系数实验和内部结构表征;采用多元线性回归和支持向量机(support vector machine,SVM)方法分别建立mPCM改良粉砂土的导热系数预测模型。【结果】mPCM改良粉砂土导热系数与含水率、干密度、mPCM掺量有关,且受冰水相对含量、冰水相变潜热、mPCM相变潜热和mPCM填充密实作用的影响,具有明显的温度效应;mPCM改良粉砂土导热系数的变化与实验温度和mPCM相变温度有关,可分为快速降低、缓慢降低和逐步上升3个阶段;多元线性回归和SVM模型均能较好地拟合预测mPCM改良粉砂土的导热系数,但SVM模型更适用于表征mPCM改良粉砂土导热系数各影响因素间的非线性关系。【结论】mPCM改良粉砂土的导热系数提高能够有效调控渠基土温度场,减轻渠道冻害,且SVM模型能更加准确地进行导热系数预测。

时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。

时空团状系数回归模型及其在海洋时空断面数据中的应用

为揭示变量间的回归关系在时空域上的变化结构,本文提出了一种新的变系数回归模型——时空团状系数(Spatio-temporally clustered coefficient, STCC)回归模型。STCC模型通过对时空上相邻点的回归系数之差施加惩罚,从而估计出存在时空变化的回归关系。该模型可在没有先验信息的情况下探索回归关系的时空结构。数值模拟实验表明:STCC模型不仅能有效捕捉回归关系在时空域上的团状结构,对随时空连续变化的回归系数也表现出了较好的估计性能。本文运用STCC模型探索了大西洋25°W断面上的海水温度和盐度之间的回归关系,并据此初步分析了南极中层水的季节性演变特征。

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。

变系数模型的稳健变量选择与结构识别

研究了稳健回归下变系数模型的变量选择和模型结构识别问题。利用B样条基函数近似非参数系数函数,建立自适应组Lasso双惩罚函数选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,同时估计未知的非参数系数函数。在一定条件下,证明了所提出的惩罚估计量具有相合性和稀疏性。通过数值模拟验证所提方法的有限样本性质。

部分线性变系数空间自回归面板模型的有效估计及应用

借鉴二次推导函数法(QIF)的思想,结合变量变换法,为部分线性变系数空间自回归固定效应面板模型提供了一种有效的估计方法.在一些正则条件下,建立了估计量的渐近理论,结果表明,参数估计量满足渐近正态性,非参数估计量具有最优收敛速度.进一步,采用Monte Carlo模拟评价了估计方法在有限样本下的表现.最后,将所述模型和方法应用于实际数据分析中.

固定效应变系数空间自回归面板数据模型的空间效应检验

本文研究固定效应变系数空间自回归面板数据模型的空间效应检验问题,利用基于局部线性方法的profile似然估计技术,构造了广义似然比检验统计量,并提出利用一类基于残差的bootstrap方法求取检验p值,最后数值模拟表明所提方法在有限样本下有较好表现.

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。

科技创新赋能农村产业融合发展研究——基于空间计量及面板向量自回归模型的实证检验

文章聚焦科技创新与农村产业融合发展,基于空间计量及PVAR模型的实证分析发现,农村产业融合具有显著的、正向的空间溢出效应;科技创新对农村产业融合发展存在显著的正向影响,并且能够促进农村产业融合发展的空间溢出;农村产业融合发展对于来自科技创新的一个标准差冲击表现出持续的正响应,但整体反应并不大;科技创新对农村产业融合发展的方差贡献率偏小。文章进而从优化农村产业融合发展的空间布局、增强要素流动与集约化配置机制、强化知识创新与技术创新互动机制、完善科技创新与产业融合对接机制等方面提出相应的政策建议。

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。

带固定效应半变系数面板数据EV模型的约束估计

研究了带固定效应的含变量误差半变系数面板数据模型的约束估计问题.首先采用Profile最小二乘方法构建出参数部分的无约束估计量,其次建立在参数部分附加约束条件下该模型的约束估计量,最后分别证明了两个估计量在适当条件下满足渐近正态分布.

部分线性变系数空间自回归固定效应面板数据模型的估计

为了提高线性空间自回归面板数据模型的适用性和灵活度,提出了一类固定效应部分线性变系数空间自回归面板数据模型。基于局部线性技术,利用Profile似然方法构造了模型中未知空间滞后参数、回归系数以及非参数系数函数的估计。利用数值模拟考察了所提估计方法在有限样本下的表现。

变系数空间自回归模型的Bootstrap检验

变系数空间自回归模型是变系数模型在空间数据分析方面的推广,因其众多的应用背景而得到广泛的重视和研究,确认模型中系数是否真正随变量的变化而变化是应用变系数空间自回归模型需解决的首要问题.本文基于Bootstrap检验方法研究了变系数空间自回归模型中的常系数项的辨别问题,为建立半变系数空间自回归模型提供依据.最后,通过模拟试验验证Bootstrap检验方法在有限样本容量下的有效性.数值模拟分别考察了误差项服从不同分布、空间滞后相关系数变化以及解释变量共线性程度不同时,Bootstrap方法逼近其零分布的准确性以及检验的功效.模拟结果表明本文所提出的Bootstrap方法能精确地逼近检验统计量的零分布且检验具有满意的功效.

带固定效应空间自回归面板模型的参数估计及检验

研究带固定效应空间自回归面板模型的拟极大似然估计和检验问题.首先通过矩阵变换消除模型中的固定效应项,给出参数的拟极大似然估计,并且建立参数估计的渐近性质.此外,还基于矩阵变换,针对空间自回归系数λ构造LM检验统计量来检验是否显著不为0,推导出该统计量在零假设下的渐近分布.最后通过模拟研究结果证实参数估计及LM检验的有限样本性质,展示提出的估计和检验方法是可行有效的.