复杂数据半参数分位数回归模型方法及其应用

复杂数据半参数分位数回归的本质是一种模型参数估计的回归分析方法,在各个研究领域中,有着广泛的应用;以金融经济为出发点,探究复杂数据半参数分位数回归模型方法的应用,通过构建模型,模拟分析对经济发展规律的预测能力。

基于半参数分位数回归法的地震损失研究

为预测在险价值以帮助测算地震巨灾基金规模,文章基于中国1990—2015年的地震损失数据,论证了半参数分位数回归法的预测效果。结果表明:当置信度不够高时,半参数分位数回归法(方法1)的预测效果略好于单纯使用该方法选取节点并使用所选节点进行常规分位数回归法(方法2)的预测效果,反之则不然。建议在设置地震巨灾基金规模时,按照监管规定分别使用方法 1和方法 2对地震灾害的95%条件在险价值和99.5%条件在险价值进行预测。

左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计

利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效.

具有幂变换的半参数分位数回归

考虑响应变量具有幂变换的半参数分位数回归模型.非参数部分运用B样条进行估计,通过最小化累积残差平方和来估计Box-cox幂变换中的参数.研究得到了半参数分位数回归模型估计的一致收敛速度.

基于半参数分位数回归模型的老年人医疗费用影响因素研究

目的将半参数分位数回归模型应用于老年人医疗费用的研究,探究不同医疗支出水平对其影响因素的响应情况并提出建议,为实现健康老龄化提供参考依据。方法使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2018年数据库,使用R 4.0.4软件建立半参数分位数回归模型探究老年人医疗费用的影响因素。结果年龄、个人年收入、性别、居住地城乡分布、自评健康状况及医疗保险是影响老年人医疗费用的重要因素。年龄增加使老年人医疗支出增加,尤其在低医疗支出的高龄老年人中,年龄增加的效应迅速变强;个人收入对老年人医疗支出的影响效应呈现U型,即对低收入与高收入的老年人医疗支出影响较高,而对中等收入老人影响较低;不同性别老年人医疗支出差异较小,女性总体略高于男性;城市老年人医疗支出显著高于农村老年人,且这种差异在低医疗支出和高医疗支出老年人群中更为明显;自评健康状况和参加医疗保险情况也是影响老年人医疗支出的重要因素。结论半参数分位数回归模型在对老年人医疗支出影响因素的研究有较好的效果。不同医疗支出水平对于影响因素有着不同的响应情况。

基于半参数分位数回归模型的服务业发展水平影响因素研究

利用2020年全国329个地级市相关统计数据,建立半参数分位数回归模型,研究地区经济发展水平、城镇化率、政府作用、收入水平对不同发展水平的服务业影响效应。研究表明:地区经济发展水平与收入水平对各层次服务业发展均具有显著正向作用,但收入水平的促进作用会随着服务业发展水平的提高而减弱;城镇化率处于65%~80%时,对服务业具有逐步增强的促进作用;政府作用在促进服务业增长方面促进作用较弱。

右删失数据下回归函数的局部组合分位数回归估计

本文研究右删失数据情形下的组合分位数回归模型,采用局部多项式逼近来估计回归函数,得到回归函数在某一点的估计量的渐近正态性和区间估计,并通过蒙特卡洛模拟验证了所提方法的有限样本性质。

环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响——基于半参数工具变量模型的分位数回归估计

半参数模型既含有参数分量,又含有非参数分量,比单纯的参数模型具有更强的解释性和灵活性。但在分析实际问题时,数据往往含有内生变量,如果忽略内生变量的影响,则会造成估计有偏。因此本文针对含有内生性解释变量的半参数回归模型,使用了基于工具变量的半参数模型的分位数回归估计探究了环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响,并选取年降水量作为工具变量。分析结果表明:环境污染对重庆市城乡居民收入差距产生正向的影响,即环境污染越严重重庆市城乡居民收入差距越大;城市的对外开放度越大,则城乡的贫富差距越大,当开放地达到一定程度时,此趋势将会趋向缓和。

含缺失数据的半参数模型的稳健估计

文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。

半参数空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计及应用

文章提出一类半参数空间滞后分位数回归模型,该模型能够同时考察因变量的空间相关性和影响机制的部分非线性,且可以在任意分位点对响应函数分别建模.其次,文章构建了模型的贝叶斯估计方法,在贝叶斯理论框架的构建中,文章利用多项式样条拟合未知非参函数,并结合可逆跳MCMC算法、随机游动Metropolis抽样器以及Gibbs抽样技术来对所有参数进行抽样,然后利用数值模拟方法和应用实例考察参数估计精度、未知函数拟合效果以及实际应用效果.结果发现,在两种不同空间数据结构以及多种不同样本量设置下,三个不同分位点上参数估计值的精度较高,非参部分未知函数的拟合效果良好,应用实例也展示了理论方法的实际应用价值.本文的研究结果证实了所提出的模型及其理论方法可以为同时存在线性关系与非线性关系,以及具有厚尾和空间相依特征的变量和数据提供有力的分析工具.

基于半参数分位数回归的居民个人收入研究

教育、性别、年龄、城乡、地区经济都是影响居民个人收入的重要因素,这些因素影响收入的作用方式是不同的,有的以参数形式存在,有的则是非参数形式存在.同时,这些因素在收入的不同分位点影响收入的程度也是不同的,通过构造半参数分位数回归模型,对影响收入诸因素的作用方式与程度进行了研究.

新型城镇化背景下城镇常住人口收入差距分析

文章利用中国城市、农村和流动人口居民收入调查2008年数据,在明瑟方程的基础上,利用半参数分位数回归模型,对教育、工作经验两大人力资本因素进行分析,并将市场分割因素城乡户籍、地区、行业作为控制变量。就方法论来说,半参数分位数回归模型拟合结果优于OLS模型及分位回归模型,并且经验在第一个十年内与收入之间呈现三次函数关系,随后呈现二次函数关系。从政策建议角度来说,教育、经验作为人力资本对高收入人群具有更高的回报率,为从长远角度解决收入差距问题,应提高农民工受教育程度及培训力度,将人力资本投入向贫困地区倾斜。

风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用

本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响.

删失指标随机缺失下回归函数的复合分位数回归估计

在非参数回归模型中,传统的Nadaraya-Watson核估计和局部多项式估计常常因为误差为重尾情况而变得不稳健,Kai等人(2010)提出的复合分位数回归方法能弥补这一缺陷.文章在删失指标随机缺失的情况下,研究了误差具有异方差结构的非参数删失回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,把Kai等人(2010)的结果推广到删失指标随机缺失的右删失数据下.最后通过模拟发现,尤其是当误差为重尾分布时,该估计方法比Wang和Zheng (2014)提出的核估计方法更好.

北京PM2.5浓度预测模型的构建——基于部分线性回归分析

本文结合非参数回归模型和分位数回归模型,提出了基于Fourier基的部分线性回归模型.论文采用Fourier函数逼近模型的非线性函数部分,并结合分位数回归模型给出了该模型的估计方法.在一些基本的假设条件下给出了参数向量和非线性函数估计的一致性证明,并通过模拟研究显示该方法的有效性,在论文的最后利用该模型模型对北京首都国际机场的气象测量数据进行实证分析,为准确预测PM2.5的扩散情况提出新的方法.

极端温度指数在中国地区基于ETCCDI指数新结果的CMIP5模式输出（英文）

使用新的数据集对由气候变化与监测指数专家团队(ETCCDI)定义的温度极端指数TX10p、TN10p、TX90p、TN90p、CSDI、WSDI的时空分布特点进行了研究.这6个指数都是基于百分位数的指数,通过半参数分位数回归的方法计算而得.我们在超出率序列中去除了自相关的影响,从而保证了计算分位数时的独立性条件.我们利用参与多模型比较计划第5阶段(CMIP5)的19种全球气候模型,在历史和3种典型浓度路径RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5模拟了6个指数的变化.根据新的结果,中国的高温事件在未来有持续上升趋势,而低温事件有减少趋势.到21世纪末,在RCP26、RCP4.5、RCP8.5情景下,TX90p、TN90p和WSDI会显著上升,而TX10p、TN10p和CSDI会下降.在中国,低温事件频率下降最大的区域是东北地区,而高温事件频率上升最显著的区域是华南和西南地区.

高校毕业生工资报酬存在非名校歧视吗?

文章基于Mincer方程,构建半参数分位数回归模型,研究高校毕业生的工资报酬。结果发现:"985""211"高校毕业生与普通高校毕业生的工资报酬在不同收入群体中存在歧视。具体为:在低收入群体中,"985""211"高校毕业生的工资报酬比普通高校毕业生的工资报酬平均高6.3%;在中等收入群体中,"985""211"高校毕业生的工资报酬比普通高校毕业生的工资报酬平均高15.3%;在高收入群体中,"985""211"高校毕业生的工资报酬比普通高校毕业生的工资报酬平均高10.7%.

2018上海计量经济学研讨

2018年6月18~19日,由上海财经大学经济学院、高等研究院和'数理经济学'教育部重点实验室共同主办的2018上海计量经济学研讨会成功举行。上海财经大学经济学院、高等研究院院长田国强教授出席开幕式并致辞。本次研讨会由经济学院数量经济学系周亚虹和杨凯两位老师负责具体筹办。出席会议的国内代表44人,国外代表21人。会议收到论文摘要40份,交流论文40份。其中,国内特邀报告26份,国外特邀报告14份。

基于MIDAS-QR的均值-VaR参数化组合投资决策

文章将混频数据分析和特征变量参数化的思想引入组合投资决策,构建基于MIDAS-QR的M-VaR参数化组合投资模型与方法,克服了传统均值-VaR (M-VaR)模型忽略动态市场环境、混频数据信息和金融资产特征等方面的不足.文章的核心技术和主要创新在于:第一,利用频率对齐技术和多项式权重约束函数,将高频资产特征引入组合投资权重函数;第二,引入参数化组合投资策略,考虑金融资产特征变量并将其参数化,在M-VaR框架下构建参数化组合投资模型;第三,通过理论推导,将M-VaR参数化组合投资转化为MIDAS-QR回归问题,给出模型求解方法.选取中国股市行业板块指数进行实证研究,结果表明:文章在混频数据环境下构造的参数化组合投资模型,建立了组合投资权重与高频金融资产特征之间联系,增加了组合投资结果的可解释性;新模型能够充分挖掘高频特征变量信息,给出时变的组合投资权重,实现动态组合投资选择,获得了比其他模型更好的组合投资绩效;基于MIDAS-QR的求解方法,有效缩减了模型中待估计参数数目,能够解决大规模动态组合投资决策问题.

三种建立肺功能正常参考值方法的比较

目的比较目前常用三种建立肺功能正常参考值方法,为建立更准确的肺功能正常参考值提供方法学的参考,以利于在临床应用,为疾病的早期诊断、治疗效果及预后进行评估提供参考依据。方法以全球肺部倡议组织(Global Lungs Initiative)提供的肺功能数据为例,分别采用多重线性回归(参数回归模型)、分位数回归(非参数回归模型)和LMS方法 (半参数回归模型)三种常用方法来建立正常参考值和正常值下限,并对结果进行比较和评价。所有建模过程采用统计软件R完成。结果该数据包含了5723名正常男性1秒用力呼气容积(FEV1)、年龄和身高。三种方法建立的正常参考值存在有统计学差异(P<0.05),基于传统多重回归模型计算得到的预计值与实测值的差异有统计学意义[(3.35±1.09)对(3.38±1.19),t=4.753,P<0.001)],而基于LMS法和分位数回归计算得到的预计值更接近实测值[(3.38±1.10)对(3.38±1.19),t=0.033,P=0.974;(3.37±1.12)对(3.38±1.19),t=0.584,P=0.865),20岁之前和≥60岁两个年龄段,基于多重回归模型计算出来预计值低于实测值,差异有统计学意义。基于LMS法和分位数回归计算得到的预计值差异无统计学意义。结论分位数回归和LMS方法均适用于不服从正态分布的偏峰数据,拟合效果优于传统的多重线性回归,更适合用于建立全年龄段肺功能正常参考值和正常值下限,计算得到的结果更符合实际。