两维异质性面板分位数模型的双惩罚回归方法

文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型,基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数,同时进行参数估计和两维异质性结构识别。利用ADMM算法求解目标函数,并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数。根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质,最后使用实际数据检验了其应用效果。研究结果表明:所提出的方法能够准确识别两维异质性结构,并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量。

基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究

【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R^(2)值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,广义中位数回归预测能力得到进一步提高,R^(2)值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。(3)混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度,其中基础混合模型略优于广义混合模型,4个树种R^(2)值达到0.937、0.919、0.906和0.643,表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高,其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。

变量惩罚效应在贝叶斯分位数回归模型的应用

尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。

非参数固定效应Panel Data模型的分位数回归推断

利用分位数回归方法,讨论了非参数固定效应Panel Data模型的估计和检验问题,得到了参数估计的渐近正态性及收敛速度。同时,建立一个秩得分(rank score)统计量来检验模型的固定效应,并证明了这个统计量渐近服从标准正态分布。

学校体育环境对初中生体育核心素养的影响——基于分位数回归的考察

为探究学校体育环境对初中生体育核心素养的影响效应,运用文献资料、问卷调查、最小二乘法回归和分位数回归进行数据收集和分析,研究发现:学校体育环境对初中生体育核心素养存在显著性正向影响;不同分位点处,学校体育环境对初中生体育核心素养均有显著性促进效应,且整体来看,随着分位点的提高,影响效应逐渐减弱;学校体育环境对初中女生的体育核心素养影响效应相对均衡,而对男生群体的影响存在两极分化的特征。各年级初中生受学校体育环境的影响效应随着分位点的升高而降低。提出如下建议:加强学校体育环境建设,充分发挥学校体育环境对体育核心素养的促进效应;注重学校体育环境影响效应的差异性,引导初中生体育核心素养的发展;根据不同群体的特点,有针对性的制定体育核心素养发展策略。合理变换多种形式,消解学校体育环境影响的“超限效应”。

税收政策影响居民消费水平的区域效应研究——基于省级面板数据的分位数回归分析

利用1999--2012年样本数据,采用空间聚类分析方法研究了中国省域税收收入空间聚类分布格局以及通过分位数回归模型分析了税负水平、税收结构和税收不确定性对我国居民消费水平在不同分位点上产生的区域效应。实证结果表明,在参数异质性假设条件下,税收负担挤入居民消费水平,而税收不确定因素挤出居民消费水平;商品税、所得税与财产税对居民消费水平的影响,在不同税收收入水平下,呈现出具有差异性的区域空间特征。

行业属性对劳动报酬的边际效应及其细部特征——基于分位数回归模型的实证研究

目前学术界普遍使用的基于最小二乘法的传统线性回归方法不但不能分析行业属性对劳动报酬边际效应的细部特征,而且行业劳动报酬分布具有的非正态分布特征还会严重影响模型的估计结果,误导分析结论,而现代计量经济学中的分位数回归模型可以有效地解决上述问题。文章使用分位数回归模型方法对影响劳动报酬的行业属性变量进行了选择,测算了有关行业属性变量在不同部门、不同分位点上对劳动报酬的边际效应,分析了边际效应的细部特征与变化规律。

短面板随机效应模型的分位数回归方法及模拟

对于随机效应面板数据的分位数回归研究的难点在于如何处理截面内存在的相关性,文章借助分位数回归与ALD分布之间的关系,提出了带有Copula相关结构的分位数回归的极大似然估计法,其中Copula函数可用来表示短面板中的截面内相关性。通过数值优化算法迭代求解目标函数可得参数估计值,蒙特卡洛模拟结果显示该方法的均方误差更小,因此更为精确可靠。

基于分位数回归的股票市场规模效应分析

本文运用2009年7月至2012年6月的数据对我国上证A股市场的规模效应进行分析。选择在次贷危机冲击过程中我国企业面临调整与革新的这一特殊阶段,研究规模效应是否存在。通过描述性统计分析和相关分析验证了规模效应的存在性;通过引入分位数回归模型,进一步验证了规模效应的存在性;同时揭示了A股规模边际收益的变化规律,即随着规模的减小,边际收益先变大后变小,且规模边际收益都为负值。

长三角制造业转型升级的生态环境效应研究——基于分位数回归的实证分析

制造业发展是生态环境变迁的重要决定因素。文章采用2004—2016年长三角的面板数据,构建综合生态环境指标,测度了制造业转型升级的生态环境效应,运用分位数面板模型实证分析了长三角制造业转型升级与生态环境改善的内在联系。研究表明:(1)长三角的生态环境质量在波动发展中呈现向好趋势;(2)长三角制造业的转型升级对生态环境改善作用显著;(3)长三角区域创新发展水平的提高与金融支持力度的增加对区域生态环境质量的改善并不显著,但长三角区域贸易开放程度的提升对区域环境质量改善起到显著促进作用。

外资溢出效应的分位数回归研究

将中国30个省市分化为利用外资高水平区域、利用外资中水平区域、利用外资低水平区域,然后运用分位数回归模型研究了外资对中国工业企业的溢出效应。进行100次自举抽样的实证结果表明,就全国而言,外资具有显著的正向溢出效应,但贡献力度要低于内资。分区域而言,利用外资水平越高的地区,外资的溢出效应最为显著;利用外资高水平区域的外资对产出的贡献度要大于内资的贡献度,而其他两个区域则有相反的趋势;工业企业资产规模越大,外资溢出效应的证据越充分。

基于分位数回归模型的我国“费雪效应”检验

基于我国名义利率与通货膨胀率数据的非线性特征,本文采用分位数回归模型对我国的名义利率和通货膨胀率之间是否存在"费雪效应"进行了检验,检验结果表明我国只存在弱的长期"费雪效应",而不存在短期"费雪效应"。在此基础上给出了相应的政策效应分析。

非均衡视角下城镇化的内需效应分析——基于分位数回归

随着城镇化的战略意义日益突显,充分释放城镇化的内需效应成为我国经济发展的重要问题。文章通过构建"S—P—E"城镇化均衡模型,探讨了城镇化非均衡对内需失衡的冲击机理,运用分位数回归方法,度量了空间城镇化与人口城镇化的均衡、就业城镇化与人口城镇化的均衡分别对内需失衡的冲击影响,进而厘清非均衡视角下城镇化的内需效应。

交互效应面板分位数回归模型的迭代估计

文章基于创新性交互效应面板分位数模型的设定,提出了一种新的迭代算法,蒙特卡洛模拟结果表明,与其他估计方法相比,该迭代算法有更好的有限样本性质,偏误较低且方差较小。由于个体效应及交互效应均允许与自变量相关,个体与时间的异质性得以更加灵活地表达,因此使模型具有更强的适用性。最后,将模型应用于我国房价的实证分析,并用迭代算法来对参数进行估计,回归结果表明,房价决定因素的效应存在异质性,且高房价地区的房价主要受到投资的影响,而低房价地区的房价的关键影响因素为人民生活水平和经济发展水平。

天津市居民人力资本要素的收入效应实证研究——基于分位数回归模型

对于不同收入群体的居民,人力资本要素对收入存在什么样的差异化效应有待进行分位数回归研究。基于天津市2 236位居民的问卷调查数据,将"性别"与"党员"设置为控制变量,对人力资本要素的收入效应进行了分位数回归分析。结果表明:居民的受教育程度与工作经验是决定其收入水平的两个主要人力资本要素;教育的收入效应呈现递减趋势;工作经验的收入效应呈倒"U"形作用,且在中间收入群体中持久力更强;随着收入水平的提高,男性居民与女性居民相比、政治面貌为党员的居民与非党员居民相比,教育与工作经验的收入回报率更明显。

超高维数据下部分线性可加分位数回归模型的变量选择

在超高维数据中,一方面,协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长;另一方面,超高维数据通常是异质的,协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同,甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先,为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性,引入了一种非凸Atan双惩罚,并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下,证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次,通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现,尤其是在数据存在重尾的情况下。最后,通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。

基于分位数回归模型和经验模态分解的全球变暖问题研究

利用分位数回归模型和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对气候及其变化进行分析和预测.首先,采用全球热力图对气温数据进行描述统计,并采用经验模态分解方法降噪获取趋势项来引入全球气温周期概念,探究全球气候变暖趋势;然后,基于多元线性回归模型及分位数回归模型寻找全球气温的影响因素,并对气温进行建模及预测.研究结果可为全球气候分析提供统计学支撑.

美国及亚洲国家(地区)股市间波动溢出效应研究——基于分位数回归模型

本文利用分位数回归方法研究美国及亚洲国家(地区)股市在熊市与牛市下的波动溢出规律。首先,借助GED-GARCH与偏t-GARCH模型得到各股市的波动序列;其次,对各国(地区)波动序列进行分位数回归;最后,通过不同分位点下回归系数的显著性来判断股市间的波动溢出关系是否存在。在熊市、牛市以及一般行情下,均存在如下关系:中国台湾对大陆股市具有显著单向波动溢出,香港股市与大陆股市间存在显著双向波动溢出;美、日、韩股市对中国大陆股市的波动溢出均不显著;韩国股市、中国台湾与香港股市两两间均存在显著双向波动溢出效应;美国股市与中国台湾股市、日本股市与香港股市以及美国股市与日本股市间均存在显著的双向波动溢出关系。但是,股市间波动溢出规律大致表现为:在熊市,市场间的波动溢出程度较弱;在牛市,波动溢出程度相对较强。

基于分位数回归的财政支农增收效应差异研究

以1978～2011年我国国家财政支农支出与农民人均纯收入等相关数据为样本,运用分位数回归方法,实证分析财政支农支出的农民增收效应。实证研究结论表明:财政支农支出总体上对农民收入的增加带动作用较强,弹性系数约为0.4左右;财政支农对农民收入的促进效应在各收入水平下有差异,中低收入水平条件下,财政支农支出的农民增收效应较强;较高收入水平条件下,财政支农支出的农民增收效应则不显著。

家庭财富积累是否存在邻里效应?——基于分位数回归梯度提升树模型的分析

以2018年中国家庭追踪调查数据(CFPS)为研究对象,采用分位数回归梯度提升树模型研究邻里效应对家庭财富积累的非线性影响。研究结果表明:(1)邻里效应能够更好地估计家庭财富积累;(2)邻里效应对家庭财富积累的影响最强;(3)邻里效应对家庭财富积累的影响呈现非线性特征。不仅利用分位数回归梯度提升树方法从邻里效应这一全新视角对中国家庭财富积累情况进行研究,也为制订化解财富不平等的政策提供了有益启发。