基于工具变量的丁苯酞-急性缺血性卒中的因果效应评估

因果效应分析在临床统计中是一种常见的研究方法,其通常基于观察数据进行分析。然而,在使用观察数据进行因果效应分析时,常受到未观测变量的影响,从而使因果效应评估出现偏差。当无法忽略未观测变量带来的偏差或无法找到适当的代理变量来削弱这种偏差时,传统方法无法提供可靠的因果效应估计。为了解决这一问题,本文采用工具变量法,在临床统计的药效分析领域提出一种比传统方法更加准确的计算方法,将未观测变量的影响纳入误差项,以实现准确的因果效应估计。通过将观察数据中满足特定假设的变量作为工具变量,计算了丁苯酞(一种药物)对急性缺血性卒中(Acute Ischemic Stroke,AIS)患者在存在未观测变量的情况下,其3个月预后的因果效应,并评估了该因果估计量的置信区间。研究结果揭示了丁苯酞对急性缺血性卒中患者的预后恢复具有明显的积极作用。

解释变量内生假定下非参数空间计量模型的局部线性工具变量估计

为刻画解释变量的空间外溢效应与变量间的非线性关系,本文提出了一种非参数空间计量模型,并给出了模型含内生变量情况下的局部线性工具变量估计。该估计方法最大的优点是可以同时获得偏导数的估计,便于进行经济学的边际分析。数值模拟结果表明,局部线性工具变量估计优于核估计。中国地区R&D要素外溢效应的实证结果显示,周边地区R&D内部经费支出对本地区R&D产出具有非线性的正向影响,且周边地区R&D内部经费支出的边际产出存在空间集聚现象,实证结论显示了非参数空间计量模型的适用性与合理性。

半参数横截面空间滞后模型的工具变量估计及应用

研究了一种半参数横截面空间滞后模型的工具变量估计方法,证明了模型估计的大样本性质,参数分量估计渐近正态分布且收敛速度为n-1/2,非参数分量估计在内点处渐近正态分布,其收敛速度是最优收敛速度.利用该模型进行环境规制和R&D投资溢出对中国区域技术进步影响的实证研究.结果表明:1)当前各地区R&D投资和技术创新存在很强的空间溢出效应,R&D投资及其空间溢出对我国区域技术创新能力具有较明显的提升作用;2)不同的环境规制对各区域技术创新所产生的影响程度有差异,较低的环境规制程度对技术创新有明显抑制作用,较高的环境规制对技术创新却有显著促进作用,特别在中部环境污染较严重地区作用尤为明显.而对于大部分存在温和环境规制的地区(福建、广东等),环境规制对技术创新的影响较低,需进一步提高环境规制力度.

城镇居民非参数消费敏感度模型及应用——基于局部线性工具变量估计方法

建立了城镇居民非参数消费敏感度模型,该模型不需做任何形式假设,避免了线性及非线性模型的误设.采用局部线性工具变量方法对其进行估计,结果表明城镇居民消费敏感度是时变的,和居民收入变动保持同步,支持流动性约束假说.另外高通货膨胀时的负实际利率变动比低利率、温和通胀时造成的负实际利率变动对消费支出的冲击要大得多.因此在增加城镇居民收入,突破流动性约束瓶颈的同时,高度关注通货膨胀,使得其消费水平得到真实提高.

存在测量误差的面板自回归模型的工具变量估计

对于存在测量误差的面板数据自回归模型,首先讨论了POLS(Pooling OLS)和LSDV(least square of dummy variable)估计存在向零的衰减偏差及其非一致性,其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

超高维数据下半参数工具变量模型的双惩罚正则估计

在超高维数据下,考虑一类含内生性协变量的半参数工具变量模型的估计。结合惩罚估计技术以及SIS特征筛选方法,提出了一种识别有效工具变量的双惩罚正则估计方法,并得到了模型参数分量和非参数分量的工具变量调整估计。在一些正则条件下,证明了参数分量和非参数分量的估计均是相合的。最后通过一些数值仿真模拟研究了所提方法的有限样本性质。

非线性回归模型的一种工具变量估计

本文给出了非线性回归模剂参数的一种估计——工具变量估计,证明了它在定条件下具有相合性。

最佳工具变量估计量

针对单方程的经济计量模型从多个可供选择的工具变量出发 ,用它们的估计量的线性组合构造一个最佳工具变量估计量 。

最小二乘估计量优于工具变量估计量的一个充分条件

本文证明了:当工具变量与随机干扰项服从二维正态分布,样本容量大于2,解释变量与工具变量的样本相关系数绝对值小于相互独立随机变量的样本相关系数的0.75分位点时,最小二乘估计量的绝对误差小于工具变量估计量的绝对误差的概率大于0.5.

利用Monte-Carlo方法模拟比较动态平行数据模型参数的估计方法——最小二乘与工具变量估计方法

总结了动态平行数据模型的固定效应与随机效应模型的最小二乘估计 (OLS)与工具变量估计(Tool)方法 .并利用 Monte-

工具变量因果测评方法在工程教育领域的应用研究

在计量研究方法不断更迭的当下,因果推断方法在社会科学研究方面取得了长足发展,因果关系推断方法和教育评估方案的互补和融合俨然成为工程教育领域研究者亟需关注的问题。本文聚焦于因果推断,将其迁移运用到工程教育领域为教师教学方案提供参考,基于工具变量法构建专业课程支撑非技术类毕业要求评价的因果推断模型,利用Stata软件分析和研究专业课程“高分子材料”双语教学支撑毕业要求沟通能力的因果效应。研究结果表明,本文方法可指导调控课程教学方案,为增加工程教育产出提供科学规范的数据支撑,从而为工程教育赋能并助力教育治理智能化。

空间滞后分位数回归模型的工具变量估计及参数检验

本文提出一种遵循空间数据分布特征的空间分位数回归模型,并着重探讨该模型的估计方法和参数检验问题。本文构建了上述模型的一个工具变量估计法,通过数理证明建立了估计量的大样本理论,并基于估计量的渐近分布构造了模型的参数检验方法;进一步通过数值模拟方法和应用实例考察估计方法和参数检验方法的实际应用效果。数值模拟结果显示,估计方法和参数检验方法在有限样本条件下均可以达到较高的精确度和稳定性。在应用实例中,本文利用所构建的理论方法重新检验了我国"资源诅咒"效应的存在性,实证结果体现了理论方法的应用价值。

纵向数据下工具变量线性回归模型的估计

文章考虑纵向数据下工具变量线性回归模型,将二次推断函数方法引入工具变量线性回归模型.提出了基于工具变量的二次推断函数的估计方法,证明了所提出估计的渐近性质。

两样本孟德尔随机化中工具变量对因果估计的性别特异性影响——人体测量学性状与乳腺癌关系的实证研究

目的研究两样本孟德尔随机化(mendelian randomization, MR)分析中性别特异工具变量对因果效应估计的影响。方法利用全基因组关联数据以乳腺癌作为结局,以人体测量学性状(身体质量指数(BMI)、腰臀比(WHR)、腰围(WC)和臀围(HIP))作为暴露,采用两样本MR逆方差加权法估计因果效应;通过差异检验比较使用女性特异工具变量与性别合并工具变量的因果效应(OR值);进一步通过敏感性分析验证结果的稳健性。结果使用性别合并工具变量的MR结果表明BMI/WC与乳腺癌风险存在因果关联(OR值分别为0.85(P=0.003)和0.87(P=0.020));剔除性别差异的工具变量后,每组OR值与未剔除前基本一致,但WC与乳腺癌的因果关联不再显著(P=0.069);使用女性特异工具变量的MR结果与使用性别合并工具变量结果相比,每组OR值均呈下降趋势;其中BMI/HIP与乳腺癌的因果关联效应大小发生了明显改变(P<0.05);例如BMI与乳腺癌因果关联的OR值由0.85下降至0.76。结论工具变量的性别异质会对MR的因果效应估计产生实质影响,使用性别合并的工具变量可能导致有偏的因果关联。

随机解释变量的模型及其估计方法的研究

本文分析了随机性解释变量存在的可能性及其后果 ,其次对解释变量的随机性进行检验 ,最后讨论解释变量为随机变量的模型估计方法 ,包括正交回归估计法、正反向回归估计法、最小特征值估计法和工具变量估计法。

部分线性工具变量模型中有效工具变量识别及应用研究

通过构造辅助回归模型并结合正则极小绝对偏差估计技术,对部分线性工具变量模型提出了一个稳健的有效工具变量识别方法.该方法在数据含有部分异常值的情况下能够正确地识别出有效工具变量,并给出模型参数的相合估计.作为应用,利用所提出的方法对中国大陆地区对外贸易开放与经济增长的关系进行了实证分析.研究结果表明在处理贸易开放度的内生性问题上,各地区的国外市场接近度是一个行之有效的工具变量,并且发现对外贸易开放对经济增长有着显著的推动作用.

工具变量的一个性质

当线性回归模型中的解释变量是随机变量且与随机干扰项同期线性相关时,本文证明了,随机解释变量与工具变量的线性相关系数的平方必然小于或等于1减去随机解释变量与随机干扰项的线性相关系数的平方.这就提醒我们,当随机解释变量与随机干扰项高度相关时,随机解释变量与工具变量的相关系数必然接近0,如果样本容量再不够大,工具变量法估计值将不稳定.本文所作的数值模拟结果也验证了这一推断.

基于惩罚最小绝对偏差的部分线性空间自回归模型的稳健变量选择

结合B样条逼近以及工具变量调整技术,并利用惩罚最小绝对偏差方法,对部分线性空间自回归模型提出了一种稳健变量选择方法.理论上证明了所提出的变量选择方法可以相合地识别出模型中的重要协变量和不重要协变量,并给出了所得正则估计的收敛速度.所提出的变量选择过程对模型中的参数分量和非参数分量的估计可以一步同时完成,避免了非参数分量的估计对参数分量变量选择的影响,因此具有较好的稳健性和有效性.

线性工具变量模型中有效工具变量的识别研究

结合带惩罚的极小绝对偏差估计技术,对含有内生协变量的线性工具变量模型,给出一个基于惩罚的有效工具变量识别方法。该方法在数据含有部分异常值的情况下,能够正确地识别出有效的工具变量,进而可以得到模型参数的相合估计。基于所提出的统计推断方法,对中国31个省份对外贸易开放与经济增长的关系进行了实证分析。研究结果表明在处理贸易开放度的内生性问题上,各地区的国外市场接近度是一个行之有效的工具变量,并且发现对外贸易开放对经济增长有着显著的推动作用。

IV估计的最优工具变量选取方法

IV估计的有限样本性质对工具变量的选取十分敏感,尤其是存在弱工具变量的情形。本文在Donald和Newey(2001)的基础上研究了常用的IV估计———2SLS的最优工具变量选取方法。首先通过对2SLS估计量进行Nagar分解,从理论上推导出估计量的近似MSE表达式;根据这一表达式,提出IV估计的最优工具变量选取准则,并证明选取准则的渐近有效性。模拟结果表明,本文提出的工具变量选取准则能够极大地改善2SLS估计量的有限样本表现。本研究为实证中面临的工具变量选择问题提供了理论依据。