人口老龄化、社会保障支出对经济增长效率的影响研究——基于超效率模型和截尾回归模型

我国经济已进入高质量发展阶段,探索人口老龄化、社会保障支出对经济增长效率的影响具有重要意义。基于2010—2019年我国31个省(自治区、直辖市)的面板数据,利用超效率模型测算了31个省(自治区、直辖市)的经济增长效率,采用截尾回归模型实证研究了人口老龄化、社会保障支出对经济增长效率的影响。为了解决两个核心变量与经济增长效率之间的内生性问题,使用滞后一期数据作为工具变量。结果表明:人口老龄化会抑制经济增长效率,社会保障支出能够提高经济增长效率,社会保障支出能有效调节人口老龄化对经济增长效率的抑制作用;内生性和稳健性检验均验证了回归结果的可靠性。考虑新时代我国经济的实际状况,提出强化政府社会保障主体责任、优化社会保障支出结构、强化人力资本投资、灵活调整计划生育政策、发展“银发经济”等建议。

截尾线性回归模型参数极大似然估计的EM算法

对区间截尾的线性回归模型,在误差服从正态分布的条件下,给出其基于似然方程的参数极大似然估计(M ax im um L ike lihood E stim ate,M LE)的一般迭代算法,证明了EM算法与该一般迭代算法的一致性,由EM算法的性质保证了迭代的收敛性,证明了M urray A itk in给出的右截尾数据回归模型参数M LE的EM算法是本文的一个特例以及EM算法收敛点的唯一性.

截尾线性回归模型参数极大似然估计的存在性

工业统计中,常用到截尾线性回归模型,其未知参数估计通常用极大似然估计(M ax im um L ike li-hood E stim ates,M LE),但有时极大似然估计不一定存在.S ilvapu lle and Burridge只给出了该模型极大似然存在的一个充分必要条件,但未给出严格的证明.本文给出其严格的证明,并且给出仅有区间截尾的情形下参数极大似然估计存在的一个更简单的条件.

极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

本文对右截尾数据的线性回归模型,在误差服从极值分布条件下,先给出其参数极大似然估计的一般迭代算法,然后证明了尺度参数为常数时EM算法与该一般迭代算法的一致性,保证了迭代的收敛.

基于截尾分位数回归模型的上市公司财务困境影响因素研究

用生存分析方法研究财务困境,通常用Cox比例风险模型来建模,但Cox比例风险模型的应用需要满足两个假定,现实中难以同时满足。为解决Cox比例风险模型的不足,将截尾分位数回归模型应用到生存分析中。该模型对生存时间直接进行建模,增加了模型的可解释性,为分析生存数据提供了一种有效的方法,并可借此对上市公司发生财务困境的影响因素做出判断。实证结果表明,在上市公司财务困境研究中,将截尾分位数回归模型和Cox比例风险模型的实证结果相比较,发现截尾分位数回归模型的结果更为准确。

截尾分位数回归及其在生存分析中的应用

目的探讨传统的生存分析方法中违背比例风险假设、对数线性假设或条件异方差存在时的替代方法及其应用。方法介绍截尾分位数回归方法并对其进行统计模拟,与COX回归和加速失效回归模型进行比较,通过实例对肾衰患者留置导尿管后的感染时间进行生存分析。结果 COX模型对比例风险假设及离群点敏感且不能很好地反映数据的异质性。结论在一定条件下截尾分位数回归模型作为传统生存分析的替代方法可克服其缺点。

截尾线性回归模型参数极大似然估计的存在性和唯一性

考虑带有截尾数据的线性回归模型,在较为一般的截尾数据情形下,本文给出了其参数极大似然估计(MLE)存在且唯一的充分必要条件,且对MLE不存在的样本数据集Q的描述定义更为准确.

双截尾Tobit模型中的随机加权逼近方法

本文研究双截尾删失回归模型中参数的随机加权估计(RWE),获得了RWE的统计渐近性质,如相合性和渐近分布.本文证明了RWE在给定样本下的条件渐近分布与参数的最小绝对偏差(LAD)估计的渐近分布是一样的,则可以利用RWE的条件分布去逼近回归参数的LAD估计的分布,从而避免冗余参数的估计,如误差项的密度函数.另外,本文也提出了一个M检验统计量和随机加权M检验统计量(RWM)来检验参数的线性假设问题,建立了该检验的统计性质.数值模拟和实际数据分析结果表明所提方法是可行的.