消费量陷阱与非线性定价模型的改进--以全球通和神州行为例

本文对“产量陷阱”概念进行了修正，提出了“消费量陷阱”概念，证明了消费量陷阱与社会福利的变化方向相同，因而，存在消费量陷阱是实施非线性定价的必要条件。本文将全球通和神州行两种计费方式作为消费者面临的整体价格条件，定义了边际价格折线，进而定义了二阶非线性定价、三阶非线性定价；以消费量陷阱和边际价格折线为基础，定义了分界点、分界线，进而建立了线性最优定价模型、改进的二阶非线性最优定价模型和改进的三阶非线性最优定价模型。     

Markov机制转换模型研究——在中国宏观经济周期分析中的应用

本文首次引入反映我国经济增长周期模式改变和状态转移机制变迁的虚拟变量,对传统Markov机制转换模型进行了修正,由此解决了将Markov模型应用于中国年度宏观经济数据研究中国经济周期问题的难题。运用修正后的Mark-ov模型,本文对我国1953～2005年的年度实际产出增长率的数据进行了拟合,研究表明,该模型较好地刻画了我国实际产出增长的周期性变化。根据分析我们发现,改革前后我国经济周期的非对称性特征比较明显,并且经济增长周期模式和经济周期性变化机制存在显著差异。     

投资者情绪对金融脱媒的阈值协整效应研究——基于中国不同经济周期的数据验证

研究非市场因素与金融脱媒的关系对于完善金融市场的发展具有重要意义。运用投资者情绪指数这一非市场因素指标,在不同的经济周期背景下建立非线性阈值协整模型,利用非线性最小二乘法和完全修正的最小二乘法对参数进行估计,定量分析了投资者情绪与金融脱媒之间的长期动态均衡关系。研究表明:在不同的经济周期中,金融脱媒程度不同,但整体呈深化趋势;投资者情绪对金融脱媒存在显著的正向影响;投资者情绪与金融脱媒存在长期动态均衡关系,且该均衡关系受经济周期的影响。     

投资者情绪对金融脱媒的阈值协整效应研究——基于中国不同经济周期的数据验证

研究非市场因素与金融脱媒的关系对于完善金融市场的发展具有重要意义。运用投资者情绪指数这一非市场因素指标,在不同的经济周期背景下建立非线性阈值协整模型,利用非线性最小二乘法和完全修正的最小二乘法对参数进行估计,定量分析了投资者情绪与金融脱媒之间的长期动态均衡关系。研究表明：在不同的经济周期中,金融脱媒程度不同,但整体呈深化趋势;投资者情绪对金融脱媒存在显著的正向影响;投资者情绪与金融脱媒存在长期动态均衡关系,且该均衡关系受经济周期的影响。     

数字化坐标转换中顾及模型误差的影响

针对数字化坐标转换的模型误差,给出了函数模型优选的标准,提出了衡量误差大小的精确度指标及实用估计方法,讨论了线性和非线性对数字化坐标转换的影响,结果表明采用二阶多项式拟合模型对数字化坐标转换的影响很小,在理论上更为合理,文中论证了这一点。     

滤波方法提取周期信息的比较研究

了解经济波动的典型事实是经济周期建模分析的前提,然而经济波动的典型事实对于建模过程中采用的滤波退势方法可能是敏感的。本文以中国主要宏观经济季度数据为研究对象,结合Lomb周期分解方法分析了5种常用滤波在提取周期信息方面的特点和经济周期典型事实对滤波退势方法的敏感性。结果显示变量的交叉相关性对于滤波方法的选择敏感,相对波动性对于滤波方法的选择不敏感,数据季节调整配合HP滤波目前仍是较好的退势方法。     

东亚经济周期同步性与区域经济一体化

利用经济周期同步性对于区域经济一体化的理论涵义,采用经济周期距离衡量经济周期同步性程度,结合多维标度技术,分析了包含中国在内9个东亚经济体和多种经济体组合的经济周期距离及其阶段性变化。在此基础上,构建包括双边贸易强度、专业化差异、金融联系等变量的影响因素集合对经济周期距离加以解释。实证结果不仅对东亚经济一体化进程以及中国在区域经济中的角色演化进行了评价与展望,还讨论了中国参与未来区域合作的策略选择。     

带未知异方差与半线性结构Tobit模型的半参数估计

本文将Tobit模型扩展至同时带未知条件异方差与半线性结构回归函数的场合,并提出一种计算简便的半参数二步估计法。该方法的关键之处在于连续两次施以成对相减变换,并先后消去第一步所得被解释变量非参数条件分位函数中的两类非线性冗余成分(非线性回归函数部分与未知异方差结构)。文章证明了估计量的n-一致性与渐近正态性,并通过Monte Carlo模拟研究了分位点对的选择、扰动项分布类型与样本删尾程度等因素对估计量小样本性质的影响。最后通过国内居民医疗服务利用不平等的实例验证了本文所提的方法。     

基于非线性主成分分析的信用评估模型研究

传统的主成分分析（PCA）本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。本文在分析自联想神经网络（AANN）的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出了基于顺序自联想神经网络（SAANN）的非线性主成分分析法（NLPCA）。进一步,结合神经网络（NN）和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建了基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效地实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能。此外,实证结果还表明,在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logisitic模型。     

Logistic回归的ArctanLASSO惩罚似然估计及应用

Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n1/2相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备选模型,具有重要的实际意义。     

固定资产投资与经济增长的非参数回归预测分析

分析了我国全社会固定资产投资与经济增长之间的关系。由于两者的长期均衡关系受到政治经济因素影响存在两个突变点,而带有虚拟变量的线性回归模型不能理想地捕获两者之间的动态关系。通过运用Local Linear非参数回归理论,对新中国成立以来的国内生产总值与固定资产投资的关系,分别建立了分段与整段非参数回归预测模型以及参数线性回归预测模型,并加以比较,结果表明:整段非参数回归模型拟合较好,并且能够做出高精度的预测。     

混凝土电导率模型的分析及对比

在本构关系中,提供了物质的电子,原子和分子在外部电磁场作用下的宏观特性,关系中介电常数与电导率具有张量属性同时也可能是非线性的,目前为止,GPR实地探测应用中极少顾及到类似张量和非线性等如此复杂的分析,对于GPR应用来说,电导率模型的建立尤为重要,本文基于试验,分析水泥混凝土总体电导率与其各组成成分的电导率及其所占体积比等参数之间的关系,借鉴复合介质介电常数模型瑞利(Rayleigh)与L-R方程,对电导率模型提出猜想并进行精度检验.并对计算模型进行拟合,使之更加接近于实际,不仅混凝土导电性研究提供了理论分析手段,也为实际工程提供支持.     

影响大学综合排名的主要因素及其计量经济模型分析 ——以电子科技大学为例

根据2009-2017武书连大学排名、高考志愿填报系统,华顿经济研究院《中国百强城市排行榜》,电子科大就业质量报告,教育部《高等学校科技统计资料汇编》,高等教育发展指标数据平台等数据,选择成都市综合排名、电科毕业5年后平均薪酬、电科科研经费支出、高层次人才排名作为解释变量,对电子科大当年排名及生源质量建立联立方程组模型。经过拟合,线性分析,模型的检验估计得到了最终模型。利用该模型对电子科大排名与生源质量之间的关系进行分析。通过增加人才招揽力度,加大学校城市宣传等方式可进一步提高生源质量。生源质量的提高同时能提升学校的排名名次。     

人力资本分布、能源资源约束与区域经济发展

以1990-2012年我国29个省际面板数据为对象,建立线性和非线性的经济增长计量模型,运用二阶段最小二乘估计回归方法,考察省际区域能源资源消耗量、人力资本平均存量、人力资本的分布对区域经济发展的影响,并提出可行性建议。     

产业结构变动与经济周期波动的关联性分析

从理论上来看,宏观经济周期是反映整体经济波动的经济变量,而中观的产业结构又是构成宏观经济的重要载体,因此,经济周期波动与产业结构变动存在相互影响的关系。文章选取1952-2011年的我国GDP和产业结构数据,采用Granger因果检验方法和VAR模型来分析产业结构和经济周期波动之间的关系及其影响程度。研究认为,我国产业结构变动是引起宏观经济周期波动的深层次原因,同样,经济周期波动也是引起产业结构变动的显著原因,二者之间存在双向影响的Granger因果关系。     

媒体信息、预期冲击与经济周期波动——基于中文财经类报刊数据

新闻媒体作为公众信息的主要来源，对公众预期具有不可忽视的作用，进而可能对宏观经济波动产生影响。本文首先使用潜在狄利克雷分配模型，将中文财经类报刊文本数据转化为新闻主题关注度，并依据新闻主题关注度构建新闻指数作为公众预期的测度，然后结合消费、产出等关键宏观经济变量，利用结构VAR模型考察预期冲击和噪声冲击对经济周期波动的影响。研究发现，新闻指数对消费、产出等关键宏观经济变量具有明显的领先关系；从新闻指数中识别的预期冲击会对实际经济变量产生永久性的影响，而噪声冲击的影响会逐渐衰减，最终回到冲击前的水平。本文的研究验证了预期管理在宏观经济调控中的重要性，并为文本数据在宏观经济研究中的应用提供了新视角。     

非线性动态面板模型的条件GMM估计

基于时间序列的实证分析已经证实,很多经济变量的动态调整过程都存在非线性的平滑转换机制.本文将传统的线性动态面板模型扩展为平滑转换的非线性动态面板模型,并基于对非线性参数的格点搜索,提出了一种简便易行的非线性动态面板模型估计程序--条件GMM估计,其估计量具有一致性.仿真实验结果显示,条件GMM估计量在有限样本下具有良好表现.同时,非线性动态面板模型的条件GMM估计还为在非线性框架下检验面板单位根创造了条件.     

信用评估中的特征选择方法研究

特征（变量）选择是信用评估中常用的一种数据降维技术,然而传统的基于相关性的特征选择方法（CFS）在计算变量间相关系数时,本质上是一种线性分析方法,无法有效处理非线性关系的数据,导致不能准确估计变量间相关性的大小。本文在分析CFS方法的基础上,引入Gebelein最大相关系数（GMC）,提出了一种非线性相关性特征选择方法——基于Gebelein最大相关性特征选择方法（GCFS）。在此基础上,结合支持向量机（SVM）技术,构建了GCFS SVM评估模型。该模型能有效地识别变量间的非线性相关关系,更真实估计变量间相关系数大小,从而筛选出最优变量子集,最终提高模型评估预测能力。为验证本文所提方法的效果,通过对两个公开的信用数据集的实证研究,结果表明：与其他方法相比,本文提出的GCFS方法能显著改善信用评估模型预测性能,提高模型判别能力,本研究成果也为信用评估模型的构建提供了一种新的思路和有益的参考。     

基于夏普比率的家庭金融资产配置有效性研究——来自中国家庭金融调查的证据

本文基于中国家庭金融调查（CHFS）2011年的数据,利用加权夏普比率这一代理变量,研究了中国居民家庭金融资产配置有效性的影响因素。通过Tobit回归模型估计,发现金融资产的种类、地域差异、城市户口家庭、受教育程度以及富裕程度与家庭金融资产配置有效性显著正相关;户主的风险厌恶度以及从事经营活动与家庭金融资产配置有效性显著负相关;而户主年龄和居民家庭金融资产配置的有效性之间呈现先增加后减少的倒U型关系。另外,研究还发现,经过一轮完整的经济周期,股票的夏普比率要低于其他风险金融资产,这可能是由于中国股市的波动率较大所致。进一步提高居民家庭收入、加强居民的教育工作以及发展健康稳定的金融市场,将会促进中国居民家庭金融资产配置的有效性。     

汇改前后实际汇率对中国向欧元区出口影响的比较北大核心CSSCI

本文采用2002-2010年月度实际汇率数据并以汇改为分界,分别建立线性模型和非线性平滑转换（STR）模型,发现非线性转换以时间为转换变量,发生于次贷危机。对比得出：中国向欧元区出口一直存在价格效应,但收入效应随着次贷危机的发生凸显出来,其影响程度大幅增加;实际汇率波动率对出口的影响在汇改后显现出来,但其影响方向不确定;非线性机制是汇改为内因、次贷危机为外因的双重作用形成,且2005年7月21日的汇改选择是具有择时能力的。考虑到中国的产业结构调整需要时间,汇改应采取渐进的策略并具有择时能力。