基于Bivariate Probit模型的土地流转影响因素分析——以江西省为例

在2011年江西省农户调研数据的基础上,利用Bivariate Probit模型分析了影响农户土地流转行为的因素及土地转入转出行为之间的联立关系。计量结果显示:农户土地转入和转出行为之间存在替代效应;家庭女男比例、人均承包地面积、户主年龄及受教育年限、拥有的农业资产价值、外出务工及土地调整等是影响农户土地流转行为的重要因素。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

数字乡村参与促进了农村居民创业选择吗?——基于内生转换Probit模型的实证分析

创业是解决农村居民就业、实现共同富裕的有力举措。文章基于数字乡村参与微观视角,运用SOR模型构建“情境刺激—内部动机—行为反应”过程机制,理论分析数字乡村参与与农村居民创业选择的关系,并进一步通过CFPS微观调查数据、内生转换Probit模型,实证检验经济、治理、生活三种不同应用场景下数字乡村参与对农村居民创业选择的影响。研究发现,农村居民数字乡村及各维度参与均显著促进农村居民创业选择。异质性分析表明,数字乡村参与对高教育、高收入水平的农村群体的创业效应更大,且在粮食主产区和东部、中部地区更为突出。因此,要积极鼓励农村居民参与数字乡村实践,同时也要重视数字乡村各领域发展的包容性和公平性。

基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

基于Probit模型的农户农地规模经营意愿影响因素实证研究

农户作为农业生产最直接的参与者,其认知与意愿直接关系农地利用的政策效率。通过构建Probit二元回归模型,从农户个体特征、农户家庭特征及规模经营的外部条件3个方面出发,基于甘肃省武威市679份有效调查问卷,对农地规模经营意愿的影响因素进行实证研究。结果表明:①研究区域有32.27%的农户有意愿参与规模经营,而有67.73%的农户的意愿较弱;②文化程度对农地规模经营意愿具有正向影响,即文化程度越高,农户参与规模经营的意愿就越强;③家庭农业机械化水平和规模经营政策感知对规模经营意愿具有显著的积极作用;④土地流转价格水平对农民规模经营意愿具有负向影响。准确把握农户个体意愿,引导形成正确的农地利用意识,对推进农地流转的政策实施具有积极作用。

SAS软件在Probit模型参数标定中的应用研究

为降低Probit模型在实际工作中的使用难度,首先分析了Probit模型参数的SAS标定方法,定性分析了各类影响因素对出行者进行交通方式选择的影响。通过相关性分析选取了主要因素并建立了模型变量,最后使用MDC模块实现了SAS软件对Probit模型的参数标定,建立了不同交通方式效用固定项函数方程。

基于改进萤火虫算法的Probit模型在数字金融风险预测中的性能分析

为应对数字金融的风险预警,需对其背后的规律进行深度挖掘,从而实现对其风险精准、高效地预测.在数据不平衡的情况下,采用常规单一类别模型进行数据分析时存在性能不稳定的问题,研究面向数字金融欺诈的浅层特征选择方法.为了解决数字化金融风险数据中存在的冗余和无关特征,采用了一种基于二元萤火虫算法的Probit模型,以更有效的方式来筛选数据中的初始特征.实验结果显示,融合烟花协同进化的二元萤火虫算法收敛速度和精度均显著优于其他算法.在初步特征子集中最佳分类精率为93.5358%,平均分类精度为86.2543%,运行时间为5.4883 s;运行时间得到了优化,分类精度同时也得到了一定的提高.研究提出的改进算法模型可以用于指导金融风险管理实践,帮助金融机构更好地识别和预防金融欺诈风险.

基于Ordered Probit模型的交通事故受伤人数预测

建立了交通事故受伤人数预测的Ordered Probit模型,应用极大似然方法进行了模型标定.应用模型分析了受伤人数的影响因素,计算了各影响因素的边际贡献,并进行了受伤人数的预测.结果表明,对受伤人数影响较大的因素有路表是否干燥、是否有大中型车辆、是否在交叉口.所建模型在进行事故受伤人数预测的同时,也可用于分析各因素对受伤人数的影响方向和影响程度.文中结果可为交通管理部门迅速准确地判断事故态势并做出快速响应提供决策支持.

城市特征对城市游客满意度的影响--基于Probit模型的定量分析

游客满意度是衡量城市旅游发展的重要指标之一,掌握和控制游客满意度的影响因素对城市旅游发展和管理越来越关键。国内外研究综述表明,城市旅游的游客满意度影响因素及其关系的定量研究尚不多见,尤其对城市特征因素的研究。城市特征是城市旅游的必要组成,作为客观因素对游客满意度的影响不言而喻。文章运用文献分析法、问卷调查法和二元Probit离散选择模型计量法,以长沙市477名游客的现场调查数据为基础,对城市特征、个人特征和旅游动机三大变量下10个影响因素与游客满意度之间的假设关系进行检验。研究结果显示,修正后的游客满意度影响因素Probit模型具有统计学意义,6个研究假设得到验证;研究结论表明,城市社会发展水平、城市绿化水平、环境保护水平、旅游资源丰富程度、游客月收入、游客是否主动到访等因素对城市旅游的游客满意度产生显著的正面影响,其中,游客主动到访因素对游客满意度的影响作用最大,城市社会发展水平影响作用最小。研究结论一定程度上有利于促使城市管理者更多关注城市发展与旅游质量,最后,从满意度改善系统、城市要素建设、城市旅游资源开发和游客营销引导等方面提出政策建议。

农户金融需求影响因素及其差异性——基于Probit模型和陕西286户农户调查数据的分析

以陕西省铜川市286户农户调查数据为基础,运用Probit计量经济模型,对农户金融需求的影响因素及其差异性进行了实证分析。结果显示:户主特征、家庭特征、生产经营特征、收支情况及农村金融供给市场特征等因素对农户的金融需求都有不同程度的影响,不同特征组农户金融需求的影响因素差异性显著。论文认为:应鼓励社会资本向农村金融市场转移,充分调动正规金融机构和非正规金融的积极性;在农村金融供给上,要针对不同特征农户金融需求特点,优化供给资源,提高农村金融市场效率。

社会资本能够缓解农户的正规和非正规信贷约束吗?基于四元Probit模型的实证分析

本文采用2013年苏鲁两省农户调查数据,在考虑了正规和非正规金融渠道之间相互影响以及样本选择性问题的基础上,结合具有样本选择性的四元Probit模型,考察和比较正式和非正式社会资本对农户正规和非正规信贷约束的缓解作用及其差异,以及它们的作用随着市场化进程、正规金融发展和农户收入增长有何变化。研究发现,不同形式的社会资本对农户不同金融渠道的信贷约束均起到一定缓解作用,其中非正式社会资本对非正规信贷约束的缓解作用相对最大,非正式社会资本对正规信贷约束的缓解作用相对最小,非正式社会资本的缓解作用存在更为明显的"路径依赖"现象。不仅如此,这种缓解作用会随着市场化进程、正规金融发展及农户收入增长而趋于减弱。

西部地区农民养老模式选择意愿的影响因素分析——基于有序Probit模型和结构方程模型的实证研究

基于微观调查数据,利用有序Probit模型和结构方程模型对影响中国西部地区农民养老模式选择意愿的因素进行了系统分析。研究发现:西部地区农民倾向于选择依靠家庭和自我相结合的养老模式。潜变量个人禀赋、家庭特征、认知程度对农民养老模式选择意愿的影响显著,而社区特征的影响不显著;可观测变量年龄、健康状况、文化程度、从事职业、家庭男孩数、家庭生活水平、是否听说过新农保、是否听说过商业养老保险等对农民养老模式选择意愿的影响显著,而性别、婚姻状况、个人年收入、家庭人口数、家庭女孩数、家庭劳动力数、家庭承包土地数、离最近公路距离、离最近县城距离等变量对农民养老模式选择意愿并无显著影响。

基于有序Logit与Probit模型的交通事故严重性影响因素分析

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入有序选择模型中的Ordinal Logit模型和Ordinal Probit模型,研究驾驶员、车辆、环境、管理因素与事故严重程度之间的耦合关系,利用计量经济学理论和统计学方法对模型进行显著性检验。并选择美国北卡罗来纳州2010年至2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型参数估计均符合Wald检验（p≤0.0001）和似然比检验（p≤0.0001）,模型的拟合度也都符合Pearson检验（p=0.7976）、偏差检验（p=0.6006）和信息准则检验,模型预测精度指标值均大于0.7。所得两个模型中变量＂安全带＂（p≤0.001）、＂路面状况＂（p=0.0071）、＂道路线形＂（p=0.0077）、＂路面类型＂（p=0.0251）都对翻车事故的严重性具有显著影响,表明有序Logit模型和有序Probit模型均适用于分析和揭示影响交通事故严重性的各个因素。

城镇污水、垃圾处理收费制度改革中微观主体的行为研究——基于order probit模型对居民缴费意愿的分析

微观主体的缴费意愿对污水、垃圾处理收费制度改革具有重要影响。基于调研数据,对城镇污水、垃圾处理收费制度的现状和影响因素进行了描述性分析和order probit模型的计量分析。研究发现,居民收入水平和环保宣传力度对缴费意愿具有显著的影响,而地区性因素和居民个体特征因素对缴费意愿的影响不显著,据此提出了改革收费制度、加强非正式制度建设等政策建议。

癫痫患者生存质量影响因素的Probit模型分析

目的对影响癫痫患者生存质量的各种因素进行分析和探讨。方法采用癫痫患者生存质量和抑郁自评等量表对研究对象的多个指标进行测量,应用多分类有序Probit模型对患者的生存质量及其影响因素进行单因素和多因素分析。结果 874例癫痫的患者中,4个不同水平生存质量的得分中位数分别为28分、44分、67分与78分。发作频率、癫痫知识知晓率、焦虑、抑郁、服药形式和依从性是癫痫患者生存质量的主要影响因素。其中,发作频率高、伴发焦虑与抑郁是生存质量的危险因素;癫痫知识知晓率高、服用单药和依从性好是保护因素。结论应针对重点人群、重点的可干预影响因素加强干预,开展针对性的健康促进、心理干预治疗和首选单药的规范治疗以改善与提高癫痫患者的生存质量。

利用有序Probit模型进行健康需求分析

目的:利用有序Probit模型建立健康需求模型,分析社会经济因素对健康需求的影响,为相关的卫生政策制定提供参考。方法:按性别、地区,采用分层抽样方法获得样本,其中男性506人,女性470人,来自城镇和农村的分别为450人和526人。以健康状态为因变量,以年龄、收入、教育、婚姻以及健康行为等因素为自变量,在STATA软件中,利用有序Probit模型进行分析。结果:①在两个模型中,收入、教育、年龄差异都具有显著性意义(P<0.05)。健康需求随着收入和教育程度的增加而增加,年龄增加则卫生需求减少;男性比女性的健康需求更大,因为男性是家庭的主要收入者,供其自由支配的收入较多;家庭孩子数量作为一个增加健康需求有意义的变量可能是由于随着孩子数量的增加,父母的责任心和健康时间增加,导致对健康的需求增加。②常规的吸烟和饮用白酒对健康需求有负的影响,因为这两个变量增强了人们对健康的轻视。③相反,体育锻炼使人们更加重视健康,因而该变量对健康需求有正向影响。结论:制定卫生政策应该考虑社会经济因素的影响,利用相关模型可以使政策制定更加科学合理。

基于Probit二元选择模型的农村宅基地退出意愿研究

农村闲置低效利用宅基地退出既是全面贯彻落实节约集约用地制度的关键环节,又是"保资源、保权益、保发展"的重要途径。本文根据采集的979个有效样本数据,借助probit二元选择模型,从微观视角研究了农村宅基地退出意愿的影响因素,研究结果显示:性别、年龄、务工地点、承包地面积、家庭抚养系数等均与农户宅基地退出意愿存在显著影响关系。强化农民的宅基地退出意愿、促进农村闲置宅基地高效再利用,关键在于削弱宅基地退出决策的负面影响,加快构建城乡一体化的住房、就业、教育以及社会保障机制,为退地农民解除后顾之忧。

我国居民医疗需求影响因素的实证分析--有序probit模型的半参数估计

本文以个人潜在医疗需求为潜变量,以表示患病情况的有序离散变量为被解释变量,建立了有序probit回归模型,目的在于考察年龄、收入、性别、教育等主要个人人口特征和经济社会地位变量对医疗需求的影响。本文实证分析采用的是中国健康与营养调查2004年的微观调查数据,采用半参数方法对模型进行了估计。估计结果显示:年龄、性别、婚姻状态、居住在农村、收入水平、教育水平对个人的医疗需求有不同程度的影响。实证分析结果对于预测我国医疗费用的发展趋势和缓和医疗服务中的不平等问题都有参考价值。

主权债务危机预警模型及跨国传染效应——基于probit面板估计

本文使用全球52个国家在1990年至2006年期间的宏观经济数据,加入危机传染性变量,构建了基于probit面板模型的主权债务危机预警模型。回归结果显示,除了总储蓄、通货膨胀率、债务规模等本国宏观经济变量对该国未来发生主权债务危机的可能性有显著影响之外,来源于其他国家已发生危机的传染性变量也会显著影响本国未来危机的发生概率。以全球所有国家回归的模型能够有效反映拉美国家的历史危机;按照发展中国家和发达国家分类后的差异性回归模型对欧债危机有较好的预警效果;对欧洲地区的单独回归研究显示,主权债务危机在经济来往密切的小范围区域之内有更强的传染效应。

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.