FDI对中国经济增长影响的实证分析——基于Almon分布滞后模型

外商直接投资(FDI)在世界经济发展中扮演着重要的角色。中国作为世界上最大的发展中国家,如何更好地利用外资推动经济发展,在经济发展的同时更好地吸引外资尤为重要。基于我国2003—2012年FDI和GDP的数据,通过Almon分布滞后模型检验了FDI和经济增长的关系。结果表明,GDP和FDI的关系是长期、均衡的;GDP与FDI之间存在单向的因果关系,FDI的增加是GDP增长的格兰杰原因;FDI的增加对经济增长的影响是显著的正向推动作用。

固定资产投资对制造业贡献度的实证研究——基于Koyck和Almon分布滞后模型

选取1990年至2014年我国固定资产投资与工业增加值的年度数据,分别建立Koyck几何分布滞后模型和Almon多项式分布滞后模型,从短期和长期两个角度分析固定资产投资对制造业的影响作用和贡献程度。两模型估计结果均表明:固定资产投资对制造业的短期和长期贡献显著,且两模型所估计结果均大于OLS法的估计结果。从长期来看,固定资产投资每增加1个单位,拉动工业增加值增加0.72个单位。固定资产投资对制造业的拉动作用显著且效果明显。

新旧产能更替视角下的投资对就业动态影响分析——基于ALMON多项式分布滞后模型的研究

解决就业问题是中国一项长期的重大战略任务,投资可以促进新旧产能更替,刺激经济增长,增加市场对劳动力的需求,是解决就业的有效措施。因此,从新旧产能更替视角出发,基于中国就业和投资统计数据,建立ALMON多项式分布滞后模型,实证研究发现:(1)投资在不同阶段会对就业产生不同的影响,具体分为初期的联动创造效应、中期的就业挤出效应和长期的结构优化效应3个阶段。(2)联动创造效应存在于第0~3期,共4期;就业挤出效应存在于第4~11期,共8期;结构优化效应存在于第12~14期,共3期。(3)联动创造效应与结构优化效应对就业的影响为正,就业挤出效应对就业的影响为负,投资对就业产生的总效应为正,但联动创造效应与结构优化效应存在的时间短于就业挤出效应。

降雨量与脑卒中入院的关联性:基于分布滞后非线性模型

背景脑卒中是严重危害人类健康的主要慢性病,降雨量与脑卒中发病的关系尚未明确。目的分析南昌市降雨量与脑卒中入院的关联性,为制定脑卒中综合防治策略和措施提供科学依据。方法收集江西省卫生健康委员会信息中心DRGs管理系统中南昌市2015—2019年脑卒中入院数据及全国城市空气质量实时发布平台大气污染物和南昌市气象基站数据,分析脑卒中入院患者、大气污染物及气象因素的基本特征。采用Spearman秩相关分析探究脑卒中入院例数与大气污染物和气象因素的相关性,利用分布滞后非线性模型分析降雨量与脑卒中入院的关系,并按照性别、年龄(<65岁和≥65岁)进行分层分析,lag代表滞后天数。结果2015—2019年南昌市脑卒中入院患者79523例,其中男性(49072例,61.71%)、年龄≥65岁(48092例,60.48%)的患者所占比例较大,冬(12月~次年2月)、春(3~5月)季脑卒中入院例数分别为20065例(25.23%)、20358例(25.60%)。降雨量与脑卒中入院呈非线性关系,并存在一定的滞后效应。降雨量对脑卒中入院的效应在lag1、lag2的RR值均为1.009,95%CI分别为1.000~1.019、1.001~1.016。分层分析显示:较高降雨量对男性脑卒中入院例数的主要效应为lag6,RR值为1.003;对女性脑卒中入院例数的主要效应为lag1和lag2,RR值分别为1.018(95%CI=1.004~1.031)、1.020(95%CI=1.009~1.031);对65岁以下缺血性脑卒中入院例数的主要效应为lag1(RR=1.016,95%CI=1.003~1.030)、lag2(RR=1.018,95%CI=1.007~1.029)。结论短期暴露于较高降雨量可增加脑卒中入院风险,女性、65岁以下人群对降雨暴露更为敏感,应加强对该人群的防护。

基于分布滞后非线性模型分析体感温度对乌鲁木齐市高血压住院数的影响

目的探讨体感温度与高血压患者住院数的关联性和滞后效应,并分析不同等级高血压与体感温度之间的影响差异。方法使用2019—2021年乌鲁木齐市10家医院高血压住院患者信息,从乌鲁木齐市气象局和环境监测站获取得到日均气压、环境温度、相对湿度、风速、日照时长、NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5数据。采用分布滞后非线性模型探讨体感温度和高血压患者住院数之间的暴露-滞后-效应关系。结果在日均体感温度与每日不同高血压住院数总暴露反应关系中,总高血压住院数、2级高血压住院数、3级高血压住院数与日均体感温度的暴露-反应曲线均呈非线性。极端日均体感低温(P5:-17.2℃)对每日总高血压住院数、3级高血压住院数的累积滞后效应会随着滞后天数的增加逐渐增强,并在累积滞后第14天时累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)达到最高,分别为2.025(95%CI:1.191~3.442)、2.171(95%CI:1.268~3.716)。在极端体感高温(P_(95):25.0℃)下,日均体感温度对每日总高血压住院数、2级高血压住院数和3级高血压住院数有影响,累积滞后影响分别在第2 d、第9 d和第2 d达到最强,CRR分别为0.72(95%CI:0.55~0.94)、0.57(95%CI:0.33~0.99)、0.69(95%CI:0.53~0.91)。结论体感温度与高血压患者住院数存在负效应关系,公共卫生部门可以根据预测的体感温度制定高血压预警,提示高血压易感人群在体感温度变化时注意防范,为降低高血压发病率提供新的防治思路。

盐城市气温与居民死亡关联分析:基于分布滞后非线性模型

目的研究温度对盐城市居民死亡的健康效应。方法分别从当地疾控部门、气象局和环境监测中心收集2015—2019年盐城市居民逐日死亡数据(非意外总死亡、呼吸系统疾病和循环系统疾病)、气象和空气污染数据。通过建立分布滞后非线性模型,评价气温与居民死亡关联。结果气温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈“U”型。极端低温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现滞后性,相对危险度(RR)在暴露第3天达到最大,分别为1.03(95%CI:1.02~1.04)、1.06(95%CI:1.04~1.09)和1.02(95%CI:1.00~1.04);极端高温与居民非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的关联呈现急性效应,RR在暴露当天健康效应最大,分别为1.19(95%CI:1.14~1.24)、1.20(95%CI:1.10~1.30)和1.25(95%CI:1.17~1.33)。极端低温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应RR值均在14天后达到最大;极端高温对非意外总死亡、呼吸系统疾病死亡和循环系统疾病死亡的累计健康效应分别在暴露3、7和7天后达到最大。男性死亡风险在极端低温时高于女性,在极端高温时低于女性;≥65岁人群在极端高温时的非意外总死亡和循环系统疾病死亡风险高于<65岁人群。结论非适宜温度会增加盐城市居民的死亡健康风险,且低温滞后效应的持续时间比高温长。

基于分布滞后非线性模型分析巢湖市发热伴血小板减少综合征与气象因素的关系

目的研究巢湖市发热伴血小板减少综合征(severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS)与气象因素的关系,为SFTS的防控提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集巢湖市2013—2022年每日SFTS发病资料,通过中国科学院资源环境科学数据中心收集同期气象资料。以周平均气温中位数(17.4℃)、周平均气压中位数(1012.8 hPa)、周日照时数中位数(33.4 h)和周降水量最小值(0 mm)作为参考值,利用分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)分析SFTS周病例数和周气象因素的关系。结果2013—2022年巢湖市共报告SFTS病例231例,年发病率为0.63/10万~5.78/10万,年均发病率2.93/10万,年发病率总体呈上升趋势(Z=3.04,P<0.01)。男性和女性报告病例数分别为113例和118例,年均发病率分别为2.90/10万和2.97/10万;各年龄组中≥60岁人群的报告病例数和发病率均最高(175例,10.54/10万)。SFTS周发病风险对周平均气温、周平均气压、周日照时数的响应曲线近似倒“V”型,对周降水量的响应曲线近似半“U”型。周平均气温为22.4℃时,SFTS发病累积相对危险度(cumulative relative risk,CRR)最大[CRR=9.210,95%CI:(0.832,118.353)];周平均气温在17.5~21.8℃时,SFTS发病风险升高(P<0.05)。周平均气压为1015.5 hPa时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.877,95%CI:(0.649,5.435)],周平均气压在998.7~1012.7 hPa和1022.1~1031.5 hPa时SFTS发病风险降低(P<0.05)。周日照时数为31.0 h时,SFTS发病的CRR最大[CRR=1.024,95%CI:(0.882,1.188)],在周日照时数>39.3 h时,SFTS发病风险降低(P<0.05);周降雨量越大,SFTS发病风险越大(P<0.05)。结论SFTS发病和气象因素呈现非线性关系,适宜的温度、丰沛的降雨量会增加SFTS的发生风险,较高的气压和日照时数可以降低SFTS的发生风险。

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。

基于分布滞后非线性模型评估气温对缺血性脑卒中发病的影响

目的:探讨气温对居民缺血性脑卒中发病的影响。方法:收集2013-2020年山东生态队列平邑县子队列缺血性脑卒中发病数据及气象数据。采用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气温对全人群缺血性脑卒中发病的影响,并探讨不同性别、年龄人群间的差异。结果:2013-2020年共观察缺血性脑卒中病人50427例,纳入缺血性脑卒中发病病人42014例,日均发病数为14例。日均气温与缺血性脑卒中发病人数呈非线性关系。高温与缺血性脑卒中发病人数的增加有关,且高温对其发病存在即刻效应和滞后效应,高温在0~10 d滞后的累积相对危险度(RR)为1.433(95%CI:1.079~1.902)。低温和较低温对于全人群在特定累积时段存在一定保护作用,且随着时间的推移保护作用减弱,低温和较低温在0~10 d滞后的合并RR分别为0.618(95%CI:0.455~0.840)和0.712(95%CI:0.608~0.834)。分层分析结果显示,高温对男性、≥65岁人群缺血性脑卒中发病危害较大,高温累积滞后10 d时,男性组人群缺血性脑卒中发病风险达到最大,RR值为1.678(95%CI:1.193~2.361);年龄≥65岁人群缺血性脑卒中发病在高温当天RR达到最大,RR值为1.523(95%CI:1.203~1.928)。结论:气温与居民缺血性脑卒中发病呈非线性关系,高温会增加居民缺血性脑卒中的发病风险,且累积滞后效应影响较大,居民应提高在高温天气下的自我保护意识。

基于分布滞后非线性模型评估镇江市日均气温对居民死亡风险的影响

目的探索镇江市日均气温与居民每日死亡数的关联。方法采用分布滞后非线性模型拟合镇江市2015—2021年逐日死亡数据、气象数据和大气污染物数据,分析日均气温对人群日死亡数影响的滞后效应和累积效应。结果镇江市日均温度与死亡呈现近似“U”形曲线。热效应为急性短期效应,气温对非意外总死亡、循环和呼吸系统疾病死亡的热效应均在当天表现出最大热效应,RR值分别为1.19(95%CI:1.13~1.25)、1.46(95%CI:1.32~1.61)、1.59(95%CI:1.27~2.00)。冷效应呈现滞后特点,气温对非意外总死亡、循环系统疾病死亡的冷效应持续到第11天,最大RR值分别为1.08(95%CI:1.05~1.10)、1.07(95%CI:1.02~1.11)。非意外总死亡、循环系统疾病死亡的累积冷效应分别在滞后30天和20天达到最大值,而气温对不同死因别死亡人数的累积热效应则都在滞后3天达到最大值。结论镇江市气温过高或过低均会增加居民死亡风险,存在滞后效应。

国内金融市场对农产品价格横向传导机制研究——基于分布滞后模型的实证分析

近年来,随着农产品价格与金融市场的关联性愈来愈强,农产品价格波动的不确定性大大加剧。本研究选取农产品批发价格200指数与农产品价格波动相关的国内总需求、货币市场、股票市场、房地产市场四类金融因素进行横向传导机制分析。通过协整检验和分布滞后模型对2017年至2021年2月的月度数据分析发现:农产品批发价格与国内市场需求、货币市场、股票市场、房地产市场存在长期均衡关系;国内市场需求、货币市场、房地产市场的波动可以传递到国内农产品价格,但没有表现出时滞性。最后,从国内货币供给量、期货市场等方面提出了应对农产品价格波动的政策建议。

基于分布滞后非线性模型的归因风险评估方法及应用

目的介绍基于分布滞后非线性模型的归因风险评估方法，并运用该方法评估宁波市气温暴露造成人群死亡的归因风险。方法分布滞后非线性模型通过交叉基函数实现同时描述因变量在自变量维度与滞后维度的分布，使其能够同时评估出暴露因素的滞后效应和非线性效应。收集宁波市2009-2014年人群死亡和气象资料，利用时间序列分析结合分布滞后非线性模型，评估气温造成人群死亡的归因死亡人数和人群归因分值。结果宁波市2009-2014年日均气温与总死亡的累积暴露-反应关系曲线近似呈L型，26℃为最适宜温度。归因于气温暴露造成的死亡人数为29037例（95％CI：19181-38074），占总死亡的13．39％（95％CI：9．19％-17．49％）。低温的归因风险大于高温，归因死亡人数分别为27088例和1977例，归因分值分别为12．49％和0．91％。结论无论高温或低温均与人群死亡增加相关，低温的归因风险更大。

数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立

针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法。根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型。在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2000、4000、6000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型。利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性。

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.

考虑滞后作用的地面沉降阿尔蒙分布预测模型

地面沉降相对于地下水水位变化具有滞后性。本文尝试建立了考虑滞后作用的地面沉降阿尔蒙分布滞后模型,并对收集到的沧州地区某时段内的地面沉降量进行了模拟预测,预测结果与灰色GM(1,1,)预测模型和神经网络预测模型的预测精度进行了对比。结果表明,阿尔蒙分布滞后模型的预测结果优良,预测精度相比较另两种方法均有提高,可以应用到地面沉降的预测问题中。

郑州市日均气温对居民非意外死亡影响的分布滞后非线性模型分析

目的:了解郑州市日均气温对居民非意外死亡的影响。方法:利用2013~2019年郑州市人群死亡个案资料,结合同期气象及大气污染指标,采用分布滞后非线性模型(DLNM),在控制长期趋势、季节趋势和其他混杂因素后,研究日均气温与每日非意外死亡、循环系统疾病死亡之间的关系。结果:郑州市日均气温与每日非意外死亡和循环系统疾病死亡的关系均呈非线性关系。冷效应具有滞后性,非意外死亡和循环系统疾病死亡均在第4天开始出现,持续至第12天。热效应表现为急性,非意外死亡和循环系统疾病死亡风险均在当天最大,持续6 d。累积冷效应随滞后时间增加而增加,非意外死亡的累积冷效应在滞后21 d达到最大,RR(95%CI)为1.398(1.115~1.752);累积热效应在滞后11 d达到最大,RR(95%CI)为1.178(1.070~1.297)。循环系统疾病死亡的累积冷效应在滞后16 d达到最大,RR(95%CI)为1.301(1.010~1.675);累积热效应在滞后9 d达到最大,RR(95%CI)为1.239(1.097~1.398)。结论:郑州市日均气温影响居民非意外和循环系统疾病死亡,且存在累积效应。

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷，但因热误差呈非线性且具有互交作用，较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法，其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型，两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分，而自回归分布滞后模型是统一估计参数，因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度，并通过实例验证，自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。

我国长三角地区国家区域政策效果评价研究——基于偏相关和多元分布滞后模型

文章利用长三角地区上海市、江苏省以及浙江省的经济增长数据,构建多元虚拟变量分布滞后模型对国家长三角地区的区域发展规划效果进行评价。研究结果表明国家长三角区域发展规划政策出台后,不同政策变量对三地市的经济增长的影响存在差别,其中中央补助收入在上海和江苏的经济增长弹性显著提高,但是中央补助收入对浙江省的经济增长促进作用有所下降,同时中央转移支付与税收返还政策效果存在时滞。最后提出了结构上调整国家区域发展规划政策等对策建议。

基于正态分布的土水特征曲线独立域滞后模型

首先对非饱和土土水特征曲线滞后现象的产生机理与影响因素进行了探讨,总结并分析了各类滞后模型的原理和优劣.在此基础上引入研究土水特征曲线滞后现象的独立域模型理论,根据非饱和土干湿循环过程各个阶段的特点,分别建立了干燥/浸湿边界曲线、干燥/浸湿扫描线的积分方案.然后假定水量分布函数在整体域上符合正态分布,建立了基于正态分布的土水特征曲线独立域滞后模型,并提出了相关的修正方法.最后将该方法应用到已有试验数据的分析中.研究结果表明,该方法可较好反映非饱和土土水特征曲线的滞后现象,根据具体的干湿过程改变积分路径,即可实现扫描线的解算.