中部六省FDI影响因素适应性Lasso模型探析

本文基于变量选择理论,运用适应性Lasso模型,选取中部崛起背景下2006-2017年中部六省的历史统计数据,探索影响中部六省外商直接投资的主要因素。结果表明:(1)中部崛起背景下,中部六省外商直接投资整体呈上升态势,存在明显的阶段性特征,其中"2008年世界金融危机爆发"是发展进程中的重要节点事件;(2)对影响因素深度剖析表明,集聚程度、经济发展水平、基础设施发展、政府效率对于吸引外资的作用明显。最后根据影响因素的强弱特征,给出了中部地区促进外商直接投资的相关建议。

基于适应性Lasso + GM (1, 1)模型的湖南物流业预测

物流业作为一个新兴产业,既可以促进各地区间的贸易往来,也可以推动该地区的经济增长,因而对物流业进行定量分析及预测未来的发展是非常有价值的。在文章中,使用湖南省2006~2019年物流业产值来分析湖南的物流业的情况;首先用适应性Lasso模型筛选出影响湖南省物流业发展较大的因素,然后用灰色模型预测湖南省物流业未来几年的发展,故而实现对湖南省物流业定量的分析。利用适应性Lasso + GM (1, 1)对湖南省的物流业产值进行定量分析和预测,并对结果进行分析,以期对湖南省物流业决策和战略作出参考。

新发展格局下湖南外商直接投资额定量分析及预测——基于适应性Lasso灰色模型

外商直接投资(FDI)是影响新发展格局下中国经济的重要因素,对其进行定量分析及预测是其健康发展和国家制定政策的基础和依据。文章通过湖南省2000—2020年的外商直接投资额分析该省外商直接投资额总体发展情况,将适应性Lasso模型与灰色模型相结合,实现两种模型功能和优势的互补。使用适应性Lasso灰色模型对湖南省外商直接投资额进行分析和预测,同时对其预测方法和结果进行评价,以期对湖南省外商直接投资决策和战略提供参考。

基于随机化适应性Lasso的高维变量选择

Lasso等惩罚变量选择方法选入模型的变量数受到样本量限制。文献中已有研究变量系数显著性的方法舍弃了未选入模型的变量含有的信息。本文在变量数大于样本量即p>n的高维情况下,使用随机化bootstrap方法获得变量权重,在计算适应性Lasso时构建选择事件的条件分布并剔除系数不显著的变量,以得到最终估计结果。本文的创新点在于提出的方法突破了适应性Lasso可选变量数的限制,当观测数据含有大量干扰变量时能够有效地识别出真实变量与干扰变量。与现有的惩罚变量选择方法相比,多种情境下的模拟研究展示了所提方法在上述两个问题中的优越性。实证研究中对NCI-60癌症细胞系数据进行了分析,结果较以往文献有明显改善。

面板数据分位回归中适应性LASSO调节参数的选择

在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Akaike信息准则和交叉验证准则。且在选择变量的准确性方面,该准则比Schwarz信息准则、Akaike信息准则等更加有效。文章最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,展示了惩罚交叉验证准则的性能,得到了在不同分位点处宏观经济指标之间的回归关系。

明瑟收入函数模型变量选择方法比较研究——来自云南农村住户数据的实例

本文基于2010年云南红河哈尼族彝族自治州农村3000户数据库,比较研究了压缩系数法(岭回归、LASSO、SCAD和适应性LASSO)在农户明瑟收入函数模型中的变量选择问题。结果发现:SCAD方法优于其他压缩系数法,对相关应用研究具有借鉴意义。

性格对居民收入水平的影响——以云南省昆明市居民为例

本文基于世界银行2012年在昆明市进行的STEP住户调查的数据,运用适应性Lasso回归的方法,探究性格特征对个人收入水平的影响。结果表明,性格外向的人比性格内向的人有更高的收入,但是若太过外向则会产生副作用;性格开放的人更能引领社会的发展,从而月收入也更高;同时其他因素如学历、职业、性别、培训等也对个人收入有着显著影响。最后根据结果提出相关建议。

面板数据复合分位数回归模型的渐进相对效率

针对面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,研究回归系数估计的渐进相对效率.采用计算复合分位数回归估计和最小二乘法估计的协方差矩阵的迹的比值,计算结果表明复合分位数回归相对于最小二乘法的渐进相对效率的比值大于70%.还将Zou在2008年提出的适应性lasso的想法应用于此面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,构造出适应性lasso惩罚复合分位数回归估计,并在适当条件下证明其估计的渐进性质.