基于贝叶斯估计的空间函数型自回归模型及其应用

目的为了研究函数型数据中响应变量的空间相关性,根据现有研究方法,对具有空间依赖性的函数型数据进行研究,并提出其模型的贝叶斯估计方法。方法以典型空间自回归模型为基础,根据函数响应变量的空间依赖性,假设响应变量和解释变量间存在内生关系,生成空间函数型自回归模型,通过主成分分析将模型中函数型部分变为离散型,然后在给定先验情况下计算模型中参数的完全条件后验分布,使用贝叶斯MCMC方法进行估计。结果使用联合Gibbs采样和随机游动的Metropolis-Hastings算法对模型中参数进行估计,通过模拟研究发现:不同参数下模型的函数型系数以及其他参数的估计偏差和均方误差较小,由此验证了贝叶斯估计方法的有效性,同时将空间函数型模型用于重庆市主城区新房平均价格的实证分析,结果表明所提出模型的贝叶斯估计方法是有效的。结论使用贝叶斯估计方法对模型中参数进行估计,在不同情况下函数型解释变量的估计效果一直都比较好,并且随着样本量的增大,其估计效果也越来越好,可以认为使用贝叶斯估计方法对空间函数型自回归模型进行估计是有效且可行的,同时通过实证分析说明重庆市主城区新房平均价格具有空间自相关性,而且会受到二手房挂牌量的影响。

我国全口径地区服务贸易统计方法研究

在我国产业结构升级和构建“双循环”新发展格局过程中,服务贸易成为多方重要的工作抓手。伴随着自由贸易区和服务贸易的快速发展,地区服务贸易数据需求也日益提升。我国在全国层面的服务贸易统计已经达到国际标准,在省级层面和部分试点城市也开展了服务贸易试算工作,但在金融服务、运输服务、保险服务、旅行服务这4类服务贸易的测算上仍存在数据来源不足和统计方法不完善的问题。本文基于多地和多部门的深入调研,以及对苏州工业园区的试点测算,对我国地区服务贸易统计现状和问题进行全面分析,在数据来源、统计方法和统计制度上进行创新,给出具备可操作性、与国际接轨和可复制推广的一揽子解决方案。

部分线性工具变量模型中有效工具变量识别及应用研究

通过构造辅助回归模型并结合正则极小绝对偏差估计技术,对部分线性工具变量模型提出了一个稳健的有效工具变量识别方法.该方法在数据含有部分异常值的情况下能够正确地识别出有效工具变量,并给出模型参数的相合估计.作为应用,利用所提出的方法对中国大陆地区对外贸易开放与经济增长的关系进行了实证分析.研究结果表明在处理贸易开放度的内生性问题上,各地区的国外市场接近度是一个行之有效的工具变量,并且发现对外贸易开放对经济增长有着显著的推动作用.

数字经济发展对产业结构升级的影响机制研究

数字经济与产业发展深度融合是实现新时代中国经济高质量发展的重要驱动力量。基于2015—2018年中国288个城市面板数据,构建双向固定效应、中介效应和调节效应三种回归模型,实证检验并探讨了数字经济发展对城市产业结构水平的影响及内在机制。研究发现:数字经济发展与产业结构高度化水平呈正相关,且能抑制产业结构偏离均衡状态,提高产业结构合理化水平,在一系列稳健性检验之后这一结论仍然成立;同时,数字经济不仅能促进产业结构发展,还能通过提高居民消费和激励城市研发创新两种间接路径对产业结构转型升级产生积极影响;此外,数字经济对产业结构水平的影响还受到地方政府干预行为的调节作用,在地方政府合理的行政管理下,数字经济对产业转型升级的积极作用更为明显;最后,数字经济发展对产业结构水平的提升作用具有区域异质性和城市规模异质性,在中西部地区和特大城市对于促进产业结构转型升级的效果更为明显。本研究为国家进一步加快数字化发展、规范地方政府行为、制定精准的产业政策提供科学决策依据,有利于缩小数字经济发展和产业结构水平的区域差异。

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。

数字普惠金融与城乡收入差距——基于重庆37个区县面板数据的实证分析

基于2016—2020年重庆37个区县的面板数据,采用面板模型实证分析数字普惠金融发展对重庆城乡收入差距的影响。研究发现:一是近年来重庆不同地区城乡收入差距均有显著下降趋势,城乡收入差距有所缩小,但不同区县城乡收入差距差异仍然较大,经济发展水平越高,城乡收入差距越小。二是数字普惠金融能显著缓解重庆城乡收入差距,但不同维度指数的作用差异明显,覆盖广度对城乡收入差距的影响作用最大,数字化程度次之,使用深度影响作用最小。三是数字普惠金融发展对缓解重庆各区域城乡收入差距的影响作用具有明显的区域异质性,经济发展程度越低,数字普惠金融对缓解城乡收入差距的影响作用也就越大。基于上述结论提出了新发展阶段持续改善重庆城乡收入差距和促进共同富裕的政策建议:加快数字金融基础设施建设;数字普惠金融产品的开发和设计要多样化;推进数字普惠金融发展,着力推进“金融共富”。

共同富裕视域下相对贫困测度与标准设定——以重庆市为例

治理相对贫困是扎实推进共同富裕的重要举措。文章借鉴国内外相对贫困设定标准,采用收入分布微观数据模拟方法,还原2013—2020年重庆市城乡微观收入数据,测算和比较不同标准下重庆市的相对贫困情况,并对后扶贫时代重庆市相对贫困标准设定及治理给出建议。研究结果表明:第一,在3.2美元和5.5美元贫困标准下,重庆市城镇绝对贫困接近消失,农村减贫显著;第二,在“城乡一条线”方式下,相对贫困人口主要集中在农村,在“城乡两条线”方式下,城乡相对贫困均得以充分体现;第三,农村居民60%、城镇居民40%的人均可支配收入中位数适合于新时代重庆市相对贫困标准设定。上述结论对新时代治理重庆市城乡相对贫困和推进共同富裕具有重要启示。

数字经济概念内涵界定与统计分类改进

2021年国家统计局正式发布了《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,对数字经济统计核算具有重大的理论指导意义。随着数字经济统计工作进入实践阶段,在内涵、行业边界的界定等方面均面临着系列复杂的问题。基于此,本团队有幸承担了国家统计局重大课题研究,在深入开展课题研究、充分征求各方意见和建议并进行反复修订的基础上,借鉴国内外数字经济分类经验,结合数字经济统计核算实践,着力研究国内外数字经济内涵与分类演进,指出我国数字经济分类面临的主要问题,从数字经济核心产业和数字经济融合产业两个角度总结数字经济的概念和内涵,提出4个数字经济核心产业分类界定标准,形成了一套包括4个大类、24个中类、237个小类的数字经济核心产业分类,以及包括11个行业大类的数字经济融合产业分类。

改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用

针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力。另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优。基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好。最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性。

Volterra算子与Toeplitz算子的乘积

该文研究了经典Hardy空间上的Volterra算子V与Toeplitz算子T_(φ)的乘积算子L_(φ)=T_(φ)V与R_(φ)=VT_(φ),得到了L_(φ)与R_(φ)的一些基本性质,并给出了L_(φ)的类似于Toeplitz算子的Coburn定理的结果.该文还给出了V和T_(φ)可交换的充分必要条件,以及L_(φ)及R_(φ)以ZjH2(j=1,2,…)为不变子空间的符号的充要刻画.

基于正交投影的线性混合效应模型的弹性网变量选择

本文考虑线性混合效应模型的变量选择问题.通过结合QR分解和弹性网惩罚方法,提出了一种线性混合效应模型中固定效应的变量选择方法.先通过QR分解技术消除随机效应对模型的影响,再利用弹性网构造固定效应的惩罚最小二乘目标函数,从而同时进行回归系数的估计和变量选择,证明了所得估计的组效应性质.所提出的变量选择过程不仅可以将固定效应和随机效应分离,使得两者之间互不影响,而且拥有弹性网方法的组效应性质.模拟研究了所提出方法的有限样本性质.

中国人口流动网络时空特征变化研究———基于2020-2023年百度迁徙规模指数

本文基于2020-2023年春运期间的百度迁徙规模指数,运用OD超网络模型推算中国省际城市的人口流动数量,基于复杂网络理论构建人口流动网络,分析中国人口流动空间网络结构特征。结果表明:(1)人口流动具有时序特征。2020年春运返乡人数最少,2022年最多,且人口流动集中在东部沿海地区。(2)人口流动网络的拓扑结构阶段性特征明显。网络的集聚系数、接近中心性、特征向量中心性、网络密度、度中心性呈“升-降-升”态势,介数中心性呈递减趋势。(3)通过Louvain算法发现,中国的人口流动空间格局地理集聚特征明显。长江流域集群、中部集群人口流动以城市群内部流动为主,城市人口流动较为稳定;西南、东北、华北集群被拆散重组,2022年后联系增强。因此要加强社团内部合作,合理布局产业发展,引导劳动力和科技人才向优势产业和战略性新兴产业集聚,提高区域协同效应。

基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。

基于集成算法的在线购物平台消费者评价情感分析与研究

文章对在线购物平台的消费者评价数据进行了情感分析和分类。通过使用Python实现自动化浏览器驱动和反爬虫技术,成功采集了某东购物平台的消费者评价信息。文章提出了一种改进的集成算法,将LSTM、BiGRU、BiLSTM作为分类器,分别采用Voting和Bagging方法进行集成。结果表明,与传统的贝叶斯和逻辑回归相比,LSTM+Bagging集成算法在准确率方面分别提高了5.9%和6%,而与LSTM+Voting集成算法相比,准确率提高了0.5个百分点。另外,LSTM+Bagging模型在稳定性和鲁棒性方面表现优于LSTM+Voting算法。

“双碳”目标下我国旅游生态效率空间网络结构研究

基于“双碳”目标,将节能减排的观念引入生态与旅游融合发展的理论框架,基于Super-SBM模型测算2004-2019年我国30个省(区、市)旅游生态效率,综合空间网络探究我国旅游生态效率网络结构特征。结果表明:我国省域旅游生态效率均值呈现先显著上升后稳定波动的变化态势,省域间存在正向的空间相关性且联系度较高;我国省域旅游空间关联网络复杂,符合幂律分布呈现出无标度特征,区域特征明显;“双向溢出”板块、“经纪人”板块内部存在旅游生态关联,其余板块空间关联度有待加强。指出了加强旅游资源规划与管理、提升管理水平、强化环境保护意识和加强跨区域合作,有助于提高“双碳”目标下我国旅游生态效率区域均衡,并实现可持续发展的目标。

拥挤网络下OD需求重构的双层规划模型

提出了在拥挤网络下利用密度作为观测变量对Origin-Destination(OD)需求进行重构的双层规划模型。上层目标为极小化各个估计值与观测值之间的误差,下层为用户均衡模型。采用KKT条件法将该双层规划转化为相对容易求解的均衡约束规划模型,再用Scholtes松弛化方法求解转化后模型。数值实验结果表明,在拥挤网络下的OD重构问题中,利用密度作为观测变量优于流量作为观测变量,同时在求解方法上,利用KKT条件转换为单层模型的求解方法优于上下层交替求解法。

人口数目估计中的独立双系统估计量研究

利用存在统计相依关系的两份人口登记名单构造的非独立双系统估计量是目前估计总体实际人口数的前沿方法。该估计量由最初用于估计一个区域内的野生动物数目的捕获-再捕获模型移植而来。非独立双系统估计量的一个明显缺陷是低估总体实际人口数。用独立双系统估计量替代非独立双系统估计量属于人口数目估计领域的理论创新研究。采用数理分析与实证分析相结合的方法研究独立双系统估计量及其方差估计量。为便于读者理解,通过一个实证案例全面演示了独立双系统估计量的计算过程。研究表明,独立双系统估计量所估计的人口数平均接近于实际人口数,建议在未来人口数目估计中应用独立双系统估计量。

影响中等收入群体比重的宏观因素及城乡差异

为了探讨中国中等收入群体比重的宏观影响因素的城乡差异,文章以相对标准界定中等收入群体,利用宏观统计数据测度2000—2018年分城乡的中等收入群体比重,进一步对比分析影响城乡中等收入群体比重的宏观因素。结果显示:城乡中等收入群体比重的宏观影响因素存在明显差异;着眼于缩小收入差距的收入分配政策同时有利于提升城镇和农村的中等收入群体比重,但提升农村中等收入群体比重的力度更大,效果更明显;国家财政政策对提升城镇中等收入群体产生了积极的影响,而对提升农村中等收入群体稍显不足。

基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测

本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。

人口普查多报估计研究

人口普查不可避免地发生多报,包括普查目标总体内的重报及目标总体外的误报。线性多报率指标估计量是目前一些国家估计普查多报的主流方法。该方法存在的明显缺陷是未利用辅助变量,影响抽样估计精度。针对这一问题,提出构建比率多报率指标估计量的研究目标。为实现目标,采取分层二重抽样、文献解读和现场调查相结合的研究方法。为便于读者理解研究内容,利用收集的样本普查小区的微观实际数据资料进行实证分析。研究发现:判断一个人为多报人口的核心标准是不属于目标总体,而不是地址登记错误;基于分层二重抽样的比率多报率指标估计量适合于普查多报率估计;比率多报率指标估计量比线性多报率指标估计量的抽样估计精度要高;不能忽视普查目标总体外误报人口的存在,否则会低估普查多报人口数;不能混淆普查目标总体内的重报和目标总体外误报人员的重报。研究意义体现在三个方面:一是建立起一套全新的、具有可操作性的、体现普查多报特点的人口普查多报率指标体系及其估计理论体系,可改进或完善现行的普查多报估计率理论。二是根据该体系从不同视角对普查多报进行全方位分析,揭示了普查多报的深层次原因,为改进下次普查操作方法提供参考依据。三是研究成果有望应用于我国2030年人口普查多报估计,实现科学研究服务于社会需要的目标。