基于复合分位数回归的变系数模型平均

针对变系数模型的平均问题,采用一种新的半参数建模策略,即通过轮换连续变量作为指标变量的方式构建一系列非嵌套的候选模型.基于复合分位数回归估计候选模型,运用弃一交叉验证准则选择权重进行模型平均预测.模拟研究表明该方法具有更好的有限样本性质,最后将该方法应用到Boston住房数据,进一步说明其准确性和有效性.

基于分位数回归的商业银行尾部风险测度研究

随着我国经济的不断发展和金融市场的不断完善,各类金融工具及衍生品发展迅速,金融机构相互之间的关系越来越密切,互联互通水平在加速提高。当一家重要的金融机构遭受重大经济损失时,尾部风险所带来的溢出效应通常会快速蔓延到其他金融机构,进而引起系统性风险。金融投资者在市场中必须考虑的问题是收益的“尖峰厚尾”更有可能发生的极端损失,因此,对尾部风险的度量与管理尤为重要。本文分析了商业银行系统存在的尾部风险,提出化解方法,旨在促进商业银行健康发展。

不同耕作方式下气候条件对冬小麦籽粒产量的影响--基于面板分位数回归模型的分析

为了明确不同耕作方式和气候条件对成都平原冬小麦产量的影响,本文运用2005-2011年冬小麦3种耕作方式(周年旋耕无秸秆还田CK,麦免稻旋WZRR,麦稻双免WZRZ)籽粒产量的面板数据,利用面板数据的固定效应模型和分位数回归模型,分析在不同耕作方式下冬小麦生育期气候因素对籽粒产量的影响作用。结果表明,3种耕作方式对籽粒产量的影响基本上一致。面板数据分位数回归动态表明:伴随籽粒产量水平的上升,拔节-抽穗期日平均温度的促进作用将不断增强,拔节-抽穗期的日最低温度,日照时数和抽穗-成熟期日照时数的正面影响均逐渐减弱;抽穗-成熟期日最高温度对籽粒产量的抑制作用随着产量水平的提升而不断加强。

部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该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,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。

多水平线性分位数回归增值评价模型估计精度的影响因素探析

随着教育评价改革的深入推进和增值评价实践的不断拓展,增值计算的科学性及估计精度问题日益受到重视。本研究以多水平线性分位数回归增值评价模型为研究对象,借助数据模拟的方法探讨了组间变异系数、群体内样本量(学生层面)及群体样本量(班级层面)三个因素对于增值评价模型估计精度的影响。研究主要得到以下两点结论:1)就学生增长百分位数估计而言,采用多水平分位数回归方法的误差较大,估计精度不稳定,组间变异系数会影响学生增长百分位数的估计精度,而群体内样本量、群体样本量均不会对其有显著影响;2)就群体增长百分位数估计而言,采用多水平分位数回归方法的误差很小,具有较优的估计精度,群体内样本量会影响群体增长百分位数的估计精度,而组间变异系数和群体样本量均不会对其有显著影响。

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。

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.

不同房价水平下各因素对其影响的差异性分析——基于分位数回归模型

文章采用分位数回归模型从需求类因素、供给类因素、宏观环境类因素与政策类因素四个方面,利用2003-2022年的数据,对影响房价的各因素进行研究。实证结果表明:在不同房价水平下各因素对其影响具有差异性,国内生产总值除对极高房价有正向影响外,对其余房价均为负向影响;购房者房价预期和居民消费价格指数对各个房价均有显著的正向影响;竣工面积对房价均有负向影响,且除极低房价外,其余房价均显著;股票价格和政策调控均对中等房价有显著的正向影响。最后文章从房地产调控要保证股市的稳定,做好房地产市场预期引导,灵活调整房地产调控政策等方面提出了相应的政策建议。

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。

分位数因子增广的分位数自回归分布滞后模型构建

因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构建分位数因子模型对高维数据进行降维,提取不同分位点的公共因子;进一步,利用提取出的公共因子和响应变量的滞后项构建分位数自回归分布滞后模型。数值模拟结果表明,在数据出现异常值或厚尾分布的情境下,分位数因子分析估计的均值因子和非均值因子更稳健,分位数因子增广回归的预测性能优于因子增广回归的预测性能,且分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型的预测性能优于基准模型。

基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型

加性分位数回归为非线性关系的建模提供一种灵活、鲁棒的方法.拟合加性分位数模型的方法通常使用样条函数逼近分量,但需要先验的选择节点,计算速度较慢,并不适合大规模数据问题.因此文中提出基于融合Lasso的非参数加性分位数回归模型(Nonparametric Additive Quantile Regression Model Based on Fused Lasso,AQFL),是在融合Lasso罚和l_(2)罚之间折衷的可对加性分位数回归模型进行估计和变量选择的模型.融合Lasso罚使模型能快速计算,并在局部进行自适应,从而实现对所需分位数甚至极端分位数的预测.同时结合l_(2)罚,在高维数据中将对响应影响较小的协变量函数值压缩为零,实现变量的选择.此外,文中给出保证收敛到全局最优的块坐标ADMM算法(Block Coordinate Alternating Direction Method of Multipliers,BC-ADMM),证明AQFL的预测一致性.在合成数据和碎猪肉数据上的实验表明AQFL在预测准确性和鲁棒性等方面较优.

多节点分位数回归模型在睡眠时间和抑郁程度研究中的应用

目的介绍多节点分位数回归模型及其在睡眠时间和抑郁程度关联分析中的应用。方法基于NHANES数据库,使用R语言软件MultiKink包拟合多节点分位数回归模型,估计回归参数和节点位置并检验节点效应存在性。结果抑郁程度和睡眠时间存在显著的非线性关系,7~8 h睡眠时间的抑郁程度最低,抑郁程度高分位数受睡眠时间的影响较低分位数更大。结论多节点分位数回归模型拟合效果好,适用性广泛,基于模型分析结果可以为高风险人群采取更有针对性的临床和公共卫生的干预提供建议。

基于复合分位数回归的部分线性模型平均估计

针对部分线性模型的参数与非参数估计问题,基于复合分位数回归提出了一种稳健的模型平均估计量.为了提高估计效率,采用B样条的方法拟合子模型中的非参数函数.数值模拟和仿真实验证明了所提出的估计量预测效果优良.

考虑多前车位置及分位数速度差跟驰模型稳定性分析

为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使模型可以通过分位点的变换,在仿真过程中模拟不同驾驶风格的车辆。运用傅里叶变换理论推导出该模型的线性稳定性条件,并通过摄动法求得其修正Korteweg-de Vries(mKdV)方程的解,根据车头间距的扭结-反扭结解描述交通拥堵的变化情况。分析对比考虑不同因素的跟驰模型的稳定性临界曲线,为评估改进模型的有效性,搭建环形车道仿真平台并对改进模型进行数值实验。结果表明:在仿真实验中,随着分位点的增加,改进模型达到稳定状态的平均速度逐渐增加,车速分别为9.57、12.58、14.76 m/s;相比原模型,改进模型能够实现更少的位移波动,位移差最小为1.05 m;在混合模型实验中,随着激进驾驶风格车辆数量的增加,改进模型与多速度差模型相比,车队整体的平均速度达到12.42 m/s,位移波动能够达到稳定状态。

无条件分位数回归:文献综述与应用实例

条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中,无论个体的年龄,性别与家庭特征如何,教育程度对于个人收入的异质性影响是人们关注的重点,即人们想了解收入关于教育程度的无条件分位数估计。本文旨在介绍近年来发展起来的无条件分位数回归(unconditional quantile regression,UQR)技术并梳理相关文献。特别地,本文介绍三种重要的无条件分位数回归模型:Firpo,Fortin和Lemieux(2009)提出的再中心化影响函数(recentered influence function,RIF)回归,Frolich和Melly(2010)提出的无条件分位数处理效应模型与Powell(2010)提出的一般无条件分位数回归。另外,论文还运用一个研究居民收入分配格局变化对其医疗支出影响的实例详细说明了新方法的应用。

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。

基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法

条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。

基于分位数回归的西南太平洋阿根廷滑柔鱼栖息地模型研究

阿根廷滑柔鱼是西南大西洋重要头足类资源,研究其变动、渔场分布与海洋环境的关系是其可持续利用的基础。本文利用分位数回归方法对表温(5m)、表层盐度(5m)、57m盐度及其盐度差、海面高度、叶绿素与阿根廷滑柔鱼钓获率进行回归分析,在中位数和高位数2种情况下分别建立阿根廷滑柔鱼的栖息地指数(HSI)模型,从而揭示西南大西洋阿根廷滑柔鱼栖息地的分布模式。研究表明,本文建立的各分位数回归方程均能较好地解释自变量与应变量的关系(P<0.05)。1~5月在60°W以西、42°S^53°S阿根廷沿海的大部分海域,其HIS值基本上在0.7以上;而58°W以东海域的HIS在0.4以下。阿根廷滑柔鱼适宜栖息地分布(HIS大于0.6)有明显的季节变化。

缺失数据下非线性分位数回归模型的光滑经验似然推断

利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。

国有部门与非国有部门工资差异的演变与分解——基于非条件分位数回归的分解方法

本文基于CHNS历次调查的数据资料,运用非条件分位数回归模型和分解方法对1989-2009年间我国国有与非国有部门工资差距的变化进行了分析和分解。实证结果表明:在1989-2009年的三个时期内,国有部门与非国有部门的工资差距经历了先缩小再扩大的V型趋势,人力资本禀赋、就业和职业等影响因素在国有与非国有部门的工资方程中所起的作用有较大的差异。在上个世纪90年代中,国有与非国有部门间收入差距主要是由于国有部门的工资溢价造成;然而新世纪以来,虽然国有部门的工资溢价仍然存在,但已不是造成当前部门收入差距的主要原因。