抽样调查中降低无回答率的措施和方法

无回答问题是影响抽样调查统计数据质量和利用效益的一个重要因素，也是非抽样误差的一个重要来源。可通过优选与培训采访人员、加强调查队伍管理、准确定位调查对象、保证问卷的送达率等加以预防，采取物质奖励、消除疑虑、提前告知和事中提醒等加以控制，采用多次访问、替换被调查单位、随机化回答技术等方法来降低无回答率。     

宏观经济运行质量评价指标的选择方法

筛选指标的传统方法或者是定性分析或者是单一的定量分析。本文收集了37个反映宏观经济运行质量的指标信息,依据相关系数及其聚类分析,将相关程度不同的指标聚为不同的组或类,然后在相关系数高度相关的指标组进行因果关系分析,选取那些作为原因的变量或指标。利用相关时间序列建模方法中的向量自回归模型,及其脉冲响应函数和方差分解分析,进一步区分那些影响其他变量的重要变量。最后得到一组既能反映现象变化,又是主要或重要变量的14个指标。这一指标筛选方法不同于传统方法,它充分利用了指标之间的关联信息、因果信息和动态相依信息,具有综合性与实用性。     

TARCH-M模型在测度上海证券市场风险中的应用

本文主要介绍一种新的模型,即TARCH-M模型来对上海证券市场风险波动进行实证分析.该模型保留了传统GARCH模型描述收益率波动集群性和过度峰度的优势,而且能描述金融资产收益率序列的有偏分布,同时根据资产定价理论,把股票风险波动考虑到股票收益率模型中.通过该模型,我们可以根据rt的历史数据对未来的风险波动σ2t进行预测,从而可以很好地测度出上海证券市场的风险波动,为政府部门监管股市,避免股市大起大落,为投资者规避市场风险提供理论依据.     

我国宏观经济运行动态模拟与预测

一、研究的意义。监测我国宏观经济运行状况是否良好。经济是否能持续、快速、稳定、健康地发展。一直是我国学和政府时刻关注的焦点。而这一评价过程又是通过运用诸多宏观经济指标及指标间的联系来衡量的。在以往大多数研究中，是通过逐个建立单个指标对其他一个或多个指标相应的单一方程模型，对未来有关宏观经济指标进行预测。但是单方程模型有一个隐含的假定，就是被解释变量与解释变量之间如果有因果关系。则这种关系是单向的，即解释变量是原因，被解释变量是结果。单方程模型只是从一个方向解释了变量间的因果关系，因变量与解释变量之间没有反馈式的关系。但是在国民经济运行中，根据这种单向因果关系建立模型进行预测几乎是没有意义的。因为解释变量与被解释变量之间有着双向或联立关系，这时就需要采用联立方程模型．它可以使我们考虑多个变量之间的相互关系．通常这类模型由一组回归方程构成。这样，在估计一个方程的参数时就可以运用方程组中其他方程所提供的信息。我们可以运用一些统计软件来对这些方程进行估计。本采用计量经济学软件Eviews 3．1来对联立方程进行估计。在单方程模型里。普通最小二乘法是最适合这种模型的．但是两个或多个内生变量的同时存在需要我们使用另外的建模和估计方法。因为方程的联立性会使普通最小二乘法得到的参数估计量不一致。因为在联立方程模型中，一个方程中的内生变量往往又影响另一个方程中的其他变量，因此误差项与内生变量相关，所以普通最小二乘估计量也将是有偏和不一致的。