基于分位数回归模型和经验模态分解的全球变暖问题研究

利用分位数回归模型和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对气候及其变化进行分析和预测.首先,采用全球热力图对气温数据进行描述统计,并采用经验模态分解方法降噪获取趋势项来引入全球气温周期概念,探究全球气候变暖趋势;然后,基于多元线性回归模型及分位数回归模型寻找全球气温的影响因素,并对气温进行建模及预测.研究结果可为全球气候分析提供统计学支撑.

基于CEEMDAN分解的深度学习分位数回归电价预测

电力市场中电价预测的准确性对于供应商竞价策略的制定至关重要。针对电价预测问题,提出一种基于完备经验模态分解的深度学习分位数回归电价预测方法。首先,采用自适应噪声的完备经验模态分解方法对电价序列进行分解,得出各个模态分量;然后,采用深度学习中空洞因果卷积神经网络预测模型在不同分位数下对各个分量进行预测,并将预测结果重构;最后,对预测结果采用核密度估计得到电价的概率密度函数。经过对美国电力市场PJM的实际数据进行仿真验证,所提出的组合预测方法相比于其他分位数回归方法,不仅具有更高的预测准确度,且可以为供电商提供更多有效信息。

技术采纳对农业生产技术效率的影响效应分析——基于随机前沿分析与分位数回归分解

使用随机前沿分析方法研究了中国农业生产的技术效率,利用OLS和分位数回归及分解方法分析了技术采纳对中国农业生产技术效率的影响。结果发现:中国农业生产呈现出规模报酬递增的状态,但土地利用效率仍具提升空间;技术采纳对农业生产技术效率有一定的改善,而改善空间却局限于农业生产的规模;技术采纳所带来的农业生产技术效率提升作用会随着农业生产技术效率增加而逐渐被耗散,农业产出与技术采纳之间具有"刺猬效应"。

基于分位数回归分解的农民工性别工资差异研究

本文使用基于分位数回归的分解方法研究了农民工的性别工资差异。结果发现,农民工的性别工资差异表现为"天花板效应";但在工资分布的最高端,性别工资差异又开始缩小。对此,本文给出了基于统计歧视和社会保护政策的解释。而城镇职工的性别工资差异则表现为"粘地板效应"。在农民工工资分布的高端,性别差异表现出与城镇职工工资分布低端相似的趋势。这一点表明在工资分布高端的女性农民工已经开始突破二元分割体制,获得了一定程度的社会保护。

基于ISSA与GRU分位数回归的风电功率概率密度预测

针对风电功率点预测无法对风电功率时序的不确定性进行风险评估的问题,本文提出了基于变分模态分解结合改进的松鼠算法优化门控循环单元(GRU)分位数回归的短期风电功率概率密度预测方法。采用变分模态分解降低数据样本训练的复杂程度,利用折射反向学习策略和加入惯性权重基于箕舌线调整的方法对松鼠算法进行改进,通过改进的松鼠算法对GRU分位数回归的超参数进行寻优,获取改进后的松鼠算法优化GRU分位数回归的风电功率概率密度模型。结果表明,得到改进的模型对比初始模型具有更高的精度和效率,均方根误差、平均绝对误差评价指标分别为0.775 7 MW和0.619 6 MW。用调优后的模型预测不同分位点下的风电功率,并通过核密度估计法获得风电功率的概率密度函数。最后,利用中国实际风电场的实际运行数据对提出的理论和方法进行了实验研究。

改革进程中的国有与非国有部门工资差异分布演变——基于分位数回归与反事实分位数分解的微观实证

中国改革进程中,国有部门与我国体制的先天亲和性,使得其与非国有部门间的工资差异备受关注。以这种差异在不同时期的表现为研究对象,基于分位数回归模型及反事实分位数分解,实证分析了我国不同改革阶段部门工资差异的异质性分布和来源问题。研究发现:改革开放以来,国有部门的平均工资水平经历了从折价到溢价的演变,工资分布经历了从集中到分散的演变,改革早期国有部门工资过分集中的结构问题逐渐消解,各分位点上普遍存在的溢价在2009年后开始缓解并回落。分位分解发现,国有部门通过门槛提升形成的劳动者特征差异,在早期不是主要差异来源,但后期则逐渐占据了主导,表明国有部门通过进入壁垒,部分维持了工资差异。部门工资差异的变化带有很强的改革阶段性和政策相关性,研究为认识和化解部门工资差异问题提供了结构性的详细数据支持和相关启示。

性别工资差异与工资歧视--基于RIF回归的分解方法

文章采用2012年中国劳动力动态调查数据,利用基于RIF回归的分解方法分析性别工资差异,并对各收入分位数上的性别歧视程度进行估量和分解。研究发现:随着收入分位数的提高,特征效应对性别收入差距解释的比重逐渐提高;系数效应带来的性别歧视对性别收入差距解释的比重不断下降,但系数效应依然是造成劳动力性别收入差距的主要原因。教育在消减性别收入差距上的作用减弱,而职业资格、掌握技能耗时、职业性别隔离和签订劳动合同等变量则有助于缩小性别收入差距。

大学生性别工资差异的实证研究——基于分位数回归与分解的发现

利用2013年S高校大学生就业统计数据对大学生起薪的性别效应进行实证分析,分位数回归和分解的结果表明:均值分布和条件分布上,户籍、政治面貌、获奖层次、GPA、学科专业和就业地点对大学生起薪的影响具有显著的性别差异;就业企业、就业行业对大学生起薪的影响的性别效应仅在均值和部分分位数上显著;随着分位数的提高,大学生性别工资差异扩大,在收入分布的低端,特征效应是性别工资差异的主要原因,在收入分布的高端,性别工资差异主要由歧视引起,女生的"天花板效应"严重。

“农转非”、人力资本回报与收入不平等 基于分位数回归分解的方法

随着中国城镇化进程的推进,越来越多的农村户籍人口实现了身份转换,成为制度认可的新市民。本文利用中国综合社会调查(CGSS)数据发现,即使户口状况相同,"新市民"与"老市民"之间依然存在一定的收入差距。分位数回归及其分解的结果显示,"农转非"人群在劳动力市场上仍受到制度性或非制度性歧视,且歧视程度随着分位数的变化呈现倒U型趋势。同时,"农转非"人群内部也存在较大的差异,歧视降低了自致型"农转非"人群相较于城市原居民的禀赋优势,而外致型"农转非"人群则面临人力资本劣势与就业市场歧视的双重压力。

城乡女性流动人口收入差异分析——基于分位数回归与反事实分解方法

本文运用分位数回归以及因素分解法,结合2016年全国流动人口的动态监测数据考察了我国女性流动人口在不同户籍上的收入差异,得出以下结论:在个人因素方面,高学历有利于获得高薪,而且城镇女性流动人口学历对于收入提高的正向促进作用更大;在流动因素方面,来自欠发达地区的女性对于收入增长的期望值略低,省内流动的女性对于收入增长期望也相对不占优势;在就业因素方面,不同分位点上,该因素对同样职业类型的两个女性群体的收入影响大小不同,并且就业合同的类型也能体现出两类群体收入不平等现象。最后,从反事实因素分解结果中能够看出,伴随着分位数提升,两个群体间的"户籍歧视"也不断地显现出来。

中国资本外逃的影响因素分析——基于分位数回归与Shapley值分解

基于1987~2016年度数据,采用分位数回归以及Shapley值分解方法,分析了中国资本外逃的影响因素并得出如下结论:第一,在0.1以及0.9分位点处,各影响因素的显著性相较于普通最小二乘回归(OLS)均有所提高,但在0.5分位点处,各影响因素均不显著。第二,在国内拉动因素中,GDP的增长率、外商直接投资以及政府财政赤字会对我国资本外逃产生正向影响;通货膨胀率、中美利差以及广义货币供应量对我国资本外逃产生负向影响;人民币汇率预期在低分位点处对我国资本外逃产生负向影响,在高分位点处对我国资本外逃产生正向影响。第三,在国际推动因素中,国际市场的流动性与美元指数的变化率对我国资本外逃均产生正向影响。第四,从对资本外逃影响的贡献度上看,国际因素对我国资本外逃的贡献度均高于国内因素,其中美元指数的变化率最高,而在国内因素中,外商直接投资对我国资本外逃的影响度最高,GDP的增长率对我国资本外逃的影响度最低。

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。

流动人口家庭与城镇家庭的消费差异——基于分位数回归的分析

文章基于中国收入分配研究院的微观家庭入户调查数据CHIP,利用分位数回归和分位数分解法分析了城镇家庭和流动人口家庭的消费差异,比较研究了不同分位点处两者的消费差异及其影响因素,并对不同收入人群的消费差异进行了分位数分解。研究发现:消费收入弹性大致呈现先升后降的倒"U"型,而流动人口家庭的消费收入弹性在不同分位点均高于城镇居民家庭,两者的消费收入弹性差异会随着分位点的走高而逐渐缩小。此外,通过分位数分解还发现,消费总差异随着收入的增加而增大,相对于较高收入阶层,对于处于低分位端的低收入阶层来说,回报效应对其消费产生的影响更大。

农民工性别工资差距的分位数回归分析——基于浙江农民工调查的经验研究

本文利用浙江省农民工调查的微观数据,通过分位数回归和分位数分解的方法,研究了男性和女性农民工在整个工资分布上的差异及其影响因素。研究结果表明,随着收入水平的提高,农民工群体间的性别工资差异呈逐步扩大的趋势,但性别工资歧视程度在不断降低。在收入分布的低分位数上,歧视是造成农民工性别工资差距的主要原因;而在高分位数上,个人资源禀赋造成的差异则成为性别工资差距的主要来源。

基于分位数回归的工资收入差异及其影响因素分析

改革开放以来,受资源禀赋、历史文化等因素影响,工资决定模式存在着较大差异,主要表现为性别差、城乡差、区域差等。采用基于均值回归的O-B分解和基于分位数回归的M-M分解,对形成工资收入差异的影响因素及影响程度进行了详细的分析。结果表明:教育对低收入人群更为重要;工作经验对中等收入的男性群体和高收入女性群体更为重要;工资收入的性别歧视在低收入人群中最为严重;地域歧视是城乡工资差距的主要原因;教育和经验不是造成城市群体收入差距的主要原因;教育在农村收入群体收入差距中起着"马太效应"。

中国劳动力市场收入户籍歧视的无条件分位数分解

使用无条件分位数分解方法对2007年中国劳动力市场的收入户籍歧视程度进行了考察.实证分析的结果显示:从整体上看,2007年户籍歧视可以解释农民工和城镇职工平均收入差距的近三分之一,且歧视效应随收入分位提高而增加;从分项贡献来看,各自变量对收入差异的影响随收入分位变动明显.根据实证分析得出的政策建议为:当政策目标为缩小高收入分位的群体收入差异时,消除户籍歧视的政策效果更好;而当政策目标为缩小低收入分位的群体收入差异时,缩小两群体禀赋差异的政策效果更好.

工资分布的性别差异:分位数分解方法

在研究工资性别差距时,绝大多数研究关注的是男女在平均工资上的差别。从横截面数据和时序数据两个方面,本文发现研究工资分布相对于研究平均工资有很大的优越性。本文还使用分位数分解方法对男女在工资分布上的差异进行因素分解分析,发现女性在经验回报率和经验年限分布方面处于劣势地位,在教育回报率和教育年限分布方面的境况并不差,甚至在教育回报率方面处于优势地位。解决男女工资不平等的问题,应该重视女性在工作中的升迁问题。提高退休年龄也会提高女性的工资,特别是中低等收入女性的工资,这也有助于解决男女工资不平等的问题。

工资收入差异的解释:基于分位数回归的经验研究

利用CHNS2006年的数据,通过分位数回归方法从教育回报率、性别和工作部门的差异三个方面对中国工资收入差异进行研究,得出与以往研究不同的结论。结果表明:教育回报率在工资收入分布上的变动趋势是不定的。在工资收入分布的两端,大专以上学历对工资收入差距的影响相对较大。对不同性别间工资收入差异的分解表明劳动力市场上存在明显的性别歧视,而对部门间工资差异的分解表明在整个工资分布区间,这种差异呈倒"U"型走势。

融合信号分解与排列熵的高铁线路风速区间预测方法

为提升高铁线路风速预测精度以保障强风下高速列车的运营安全,融合信号分解与排列熵提出高铁线路风速区间预测方法。采用信号分解技术与排列熵(PE)筛选分量,对不同复杂度分量分别利用门控循环单元分位数回归(QRGRU)和门控循环单元(GRU)构建高铁线路风速区间预测模型。对我国某高铁线路风速监测数据进行预测,结果表明:预测模型的预测精度较对比方法有显著提升,在区间预测上有良好表现,预测区间覆盖概率(PICP)、预测区间平均带宽(PINAW)及综合覆盖带宽指标(CWC)分别为94%、0.16、1.72,表明该方法能准确描述未来风速趋势,提升预测精度,对解决高铁安全运营问题具有实用价值。

基于分位数分解的城乡收入差距研究

文章基于中国家庭金融调查(CHFS)的调查数据,分别利用分位数回归和分布函数分解的方法,检验了城乡居民收入水平的主要影响因素,分解比较城乡收入差距中城乡居民禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异的相对贡献。根据实证结果可以看到,受教育程度、职业性质等对城乡居民收入有显著影响,禀赋特征构成差异和个体特征回报率差异都扩大了城乡居民收入,其中城乡居民禀赋特征构成差异的影响更大。