长三角地区数字普惠金融与碳减排:助力还是阻力?--基于函数系数部分线性面板数据模型的实证分析

基于2011—2019年我国长三角地区41个城市面板数据,运用函数系数部分线性面板数据模型探讨数字普惠金融对碳减排的影响。研究发现,数字普惠金融对碳减排具有显著的非线性促进作用,且这种促进作用受经济发展水平的影响呈现区域异质性。特别地,当经济发展水平超过阈值人均GDP5.42万元时,数字普惠金融对碳减排的正向促进作用呈现先增强后减弱的“U”型关系。机制分析表明,数字普惠金融可以通过提高绿色技术创新水平促进碳减排。进一步研究发现,当经济发展达到一定程度时,数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度对碳减排具有显著的促进作用,且覆盖广度和使用深度的促进作用大于数字化程度。

函数系数部分线性模型的B样条估计

函数系数部分线性模型是一个比较广泛的模型,其常数项函数和系数函数具有不同的自变量,这给模型的估计带来了不小的挑战。利用B样条方法同时给出该模型的常数项函数和系数函数的估计,给出了估计的相合性、渐近正态性以及收敛速度,且该收敛速度达到了非参数最优收敛速度;最后,模拟说明了B样条方法对该模型的估计是有效的。

纵向数据下非参数带测量误差的部分线性变系数模型的估计

本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二次推断函数,得到模型中未知参数和变系数函数的估计.证明变系数函数估计量的相合性和参数估计量的渐近正态性.数值模拟和实例分析结果表明所提估计方法在有限样本下的有效性.

固定效应面板数据部分线性模型的加权截面LSDV估计(英文)

本文考虑误差为自回归过程的固定效应面板数据部分线性回归模型的估计.对于固定效应短时间序列面板数据,通常使用的自回归误差结构拟合方法不能得到一个一致的自回归系数估计量.因此本文提出一个替代估计并证明所提出的自回归系数估计是一致的,且该方法在任何阶的自回归误差下都是可行的.进一步,通过结合B样条近似,截面最小二乘虚拟变量(LSDV)技术和自回归误差结构的一致估计,本文使用加权截面LSDV估计参数部分和加权B样条(BS)估计非参数部分,所得到的加权截面LSDV估计量被证明是渐近正态的,且比可忽略误差的自回归结构模型更渐近有效.另外,加权BS估计量被推导出具有渐近偏差和渐近正态性.模拟研究和实际例子相应地说明了所估计程序的有限样本性.

部分函数型线性变系数模型的序列相关检验

部分函数型线性变系数模型(PFLVCM)是近几年出现的一个比较灵活、应用广泛的新模型。在实际应用中,搜集到的经济和金融数据往往存在序列相关性。如果不考虑数据间的相关性直接对其进行建模,会影响模型中参数估计的精度和有效性。本文主要研究了PFLVCM中误差的序列相关性的检验问题,基于经验似然,把标量时间序列数据相关性检验的方法拓展到函数型数据中,提出了经验对数似然比检验统计量,并在零假设下得到了检验统计量的近似分布。通过蒙特卡洛数值模拟说明该统计量在有限样本下有良好的水平和功效。最后,把该方法用于检验美国商业用电消费数据是否有序列相关性,证明该统计量的有效性和实用性。

基于AR(p)误差随机系数面板数据模型的预测

本文研究了模型误差服从AR(p)过程的随机系数面板数据模型的预测问题,得到了最优线性无偏预测表达式。数值模拟结果表明了所提方法的有效性。

固定效应部分线性变系数面板模型的快速有效估计

本文将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法;在一定的正则条件下,论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度;采用Monte Carlo模拟考察了估计方法在有限样本下的表现并将估计技术应用于现实数据分析。该方法不仅保证了估计的有效性和统计推断力,而且程序运行速度得到较大幅度提升。

固定效应部分线性单指标空间自回归面板模型的二次推断函数估计

从模型结构的特点着手,获得了一些不依赖于工具变量的矩条件.将这些矩条件与二次推断函数法(QIF)和最小二乘虚拟变量法(LSDV)结合,为模型构建了一种新的估计方法.该方法的优点是考虑了空间内生性的同时,还将个体内的相关结构包含其中.进一步,在一些正则条件下,研究了模型估计量的大样本性质,发现非参数估计量具有最优收敛速度,参数估计量渐近于正态分布.同时,采用Monte Carlo模拟评价了估计方法在有限样本下的表现,结果表明文中所述方法的表现符合大样本性质,且远远优于忽略相关性的估计方法.最后,将所述方法应用于实际数据分析中.

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。

纵向部分线性变系数EV模型的估计

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域.在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计.本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables,EV)模型的估计问题.利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质.数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值.

固定效应部分线性单指数面板模型的快速有效估计及应用

将最小二乘支持向量机(LSSVM)和二次推断函数法(QIF)相结合,构造了个体内具有相关结构的固定效应部分线性单指数面板模型的新估计方法;在一定的正则条件下,证明了参数估计量的渐近正态性,导出了非参数估计量的收敛速度;Monte Carlo模拟了所述方法在各种相关结构下的有限样本表现,并与惩罚二次推断函数(PQIF)法进行了比较;将估计技术应用于分析我国人口结构与居民消费率的关系.研究发现,该方法改善了估计量的有效性,应用效果良好,程序运行速度快,适合经济变量间的线性和非线性关系研究以及大数据分析.

变系数部分线性模型的估计有效性研究

文章研究了含有异方差的变系数部分线性模型估计的有效性问题,提出一种构造加权有效估计方程来求解感兴趣参数的有效估计的方法。通过计算感兴趣参数的得分函数在冗余参数切空间的正交补空间上的投影,得出含有异方差的变系数部分线性模型的有效得分函数,从而利用其构造加权有效估计方程;证明了有效估计方程的解为感兴趣参数的有效估计,其渐近方差可以达到最小方差下界,同时给出该有效估计的大样本性质,并通过数值模拟验证了其有限样本性质。

指数平方损失下变系数部分非线性模型的估计

本文对变系数部分非线性模型基于指数平方损失的方法进行稳健估计,这种方法不受异常值和重尾误差的影响,稳定性强.其中对变系数部分使用了B样条基函数进行逼近.在一定的正则条件下,我们建立并证明了估计量的渐近性质.

变系数线性系统解的新估计及部分变元稳定性

首先用一个分片线性李雅普诺夫函数对变系数线性微分方程组的解给出一个新估计,然后利用新估计式研究了变系数线性系统对部分变元的稳定性,给出了几个简易实用的渐近稳定性判别新准则.

强相依数据的函数系数部分线性模型的估计

本文讨论在数据是强相依的情况下函数系数部分线性模型的估计．首先,采用局部线性方法,给出该模型函数项函数的估计;然后,使用两阶段方法给出系数函数的估计．并且讨论了函数项函数估计的渐近正态性,以及系数函数估计的弱相合性和渐近正态性.模拟研究显示,这些估计是较为理想的．

固定效应部分线性可加面板数据模型的惩罚二次推断估计

具有较强解释力和灵活性的部分线性可加面板数据模型在各学科领域应用广泛.针对个体内存在相关结构的固定效应部分线性可加面板数据模型,本文在结合幂样条函数和最小二乘虚拟变量(LSDV)法的基础上,利用惩罚二次推断函数(PQIF)法对模型进行估计,在一定的正则条件下,证明了参数估计的渐近正态性和非参数估计的收敛性,Monte Carlo数值模拟显示所述估计方法具有良好的有限样本表现,同时,我们还将估计技术应用于实际数据分析中.

大系统关于部分变元的稳定性问题中V函数的构造

本文研究子系统为常系数线性系统,一类变系数线性系统时大系统对部分变元的稳定性,给出了构造V函数的方法,以及保证部分变元稳定的充分条件。

具有截面相关的变系数面板数据模型的估计及应用

本文建立了一类变系数面板数据模型.此模型假设自变量的系数是某一平滑变量的未知函数,允许自变量,平滑变量和误差项存在通过共同因子结构引入的截面相关.由于一些共同因子的不可观测性,本文采用局部线性共同相关效应估计方法对未知的函数进行估计并给出了估计量的渐近性质.蒙特卡罗模拟结果表明该估计方法具有良好的小样本性质.利用1990-2012年中国省级面板数据,本文对我国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析,结果表明:外商直接投资和经济增长之间存在明显非线性关系,各省份不同的初始经济水平会导致外商直接投资对经济增长的影响不同.

部分线性变系数空间自回归面板模型的有效估计及应用

借鉴二次推导函数法(QIF)的思想,结合变量变换法,为部分线性变系数空间自回归固定效应面板模型提供了一种有效的估计方法.在一些正则条件下,建立了估计量的渐近理论,结果表明,参数估计量满足渐近正态性,非参数估计量具有最优收敛速度.进一步,采用Monte Carlo模拟评价了估计方法在有限样本下的表现.最后,将所述模型和方法应用于实际数据分析中.

待定系数法在不定积分中的应用

待定系数法在不定积分中的应用田文平，臧永翠（南京审计学院，南京２１００２９）（合肥电力学校，合肥２３００５１）众所周知，不定积分理论中有这样一个结论：有理国数的原函数都是初等函数，其原因是Ｚ有理函数可以分解为多项式及部分分式之和，而这个和中的每一项都...