具有AR(p)误差的半参数回归模型的参数估计

近年来,半参数模型是处理回归问题的有力工具,进年来,已经成为当今回归分析的热点,引起了众多学者的关注。文章研究了具有AR(p)误差的半参数回归模型,首先对其误差的相关性进行了消除,然后将模型转变成为经典的半参数回归模型,运用惩罚最小二乘估计方法对模型参数进行了估计。     

生产率增长测算的半参数估计方法:理论综述和相关探讨

半参数模型是参数和非参数回归模型的一种概括统一，其中的参数分量部分用于对确定性影响因素进行分析，而非参数分量部分则用于对随机干扰因素的刻画。Olley和Pakes最早给出了关于生产率增长测算的半参数估计方法的研究，Ackerberg和Caves对这一研究进行了修正和补充。但由于理论发展方面还不够成熟，限制了方法的实证应用。半参数方法对经济现实的描述更接近真实，随着半参数估计理论的日渐成熟，半参数估计方法在生产率增长测算领域必将发挥越来越大的作用。     

济南市新建商品房价格情况的调查

自进入2007年以来，济南市新建商品住宅交易旺盛，房地产价格稳中有升。本文以8月份济南市新建商品房数据为主要研究对象，对当前新建商品房价格上涨情况进行分析，并以房地产价格指数为标准与同类城市进行比较。     

我国货币政策工具变量效应的实证分析

本文利用国内生产总值，消费品价格指数及相关的货币政策工具变量，通过向量自回归模型的脉冲响应函数建立了货币政策冲击反应模型，在实证分析的基础上分析货币政策工具变量的冲击导致的实际国内生产总值及消费品价格指数的变动特点。从而为及时准确地调整我国的货币政策，实现我国货币政策目标提出参考性的政策建议。     

基于BP神经网络的商品房销售量预测研究

商品房销售量受多个因素的作用，而且这些作用多是非线性的。商品房销售量预测实质上是实现一个非线性的映射。本文选择了恰当的经济指标作为BP网络的输入输出变量，探讨将神经网络技术应用于商品房销售量的预测领域，并与回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较，结果表明人工神经网络方法在商品房销售量预测中的应用是可行的，预测效果更好。     

关于河北省居民消费价格指数的实证研究

居民消费价格指数反映居民家庭一般所购买的消费价格水平变动情况的宏观经济指标。首先利用河北省2012-2015年的居民消费价格分类指数的月度数据,将构成我国居民消费价格指数的8个指标进行因子分析,提取出2个主因子,然后将因子得分与因变量居民消费价格指数进行回归,得到基于因子回归的居民消费价格指数模型并对该模型进行相应的分析。结果表明,除了娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数对居民价格消费指数产生负向作用,其余的自变量均对河北省居民消费价格指数产生正向作用。最后基于以上分析提出相应的对策建议。     

2006年上海房地产发展平稳调控成效显著

评价2006年上海房地产发展，从六大最主要的指标入手，即房地产开发投资额，土地购置面积，商品房竣工面积，商品房交易面积，房地产综合价格指数和商品房销售收入。方法是将它们同其它指标相比较，看他们同社会经济是否协调，同市场是否协调，在内部是否协调。[编者按]     

商品价格指数是消费价格指数的前导变量吗?——基于二阶单整向量自回归模型的实证研究

本文首先阐述二阶单整协整向量自回归模型(I(2)CVAR)的理论和方法,然后构造一个包括消费价格指数以及其他三个商品价格指数的I(2)CVAR模型,用来实证检验中国总体价格指数和主要商品价格指数的长期和中期的均衡关系。此外还建立了一个I(1)CVAR模型作为补充,用来分析价格指数变动之间的协整关系以及调整系数。实证研究的结果表明,从长期看,消费价格指数的走势决定商品价格指数走势;从短期看,原材料价格指数的上涨会引起消费价格指数的上涨,因此,从短期看,原材料价格指数的通货膨胀可以作为总体价格指数通货膨胀的前导变量。     

焦炭价格的半参数估计

文章以1997年1月到2009年4月焦炭消费市场数据为例，构建了焦炭价格估计的半参数模型。一次线性估计结果显示半参数回归模型的参数部分取焦炭产量，非参数部分取生铁价格。     

基于多元二次回归的房地产价格与住房保障规模分析

本文研究了住房问题严峻形势下的房地产价格与住房保障相关的问题。运用逐步回归分析确立了影响房地产价格的主要因素,展现了逐步回归分析方法应用于处理多个因素对目标值的影响的情况中存在的独到优势。建立基于多元二项式回归的纯二次回归模型,明确得出了现阶段的商品房价格与各项主要因素之间的回归模型,并且利用模型对2011年到2015年的商品房价格变化趋势进行了预测,得出商品房价格增长速度总体变缓,短期内出现回落,趋于稳定的结论。