面板数据分析中含两阶段自回归残差的单因素误差分量模型研究

在面板数据分析中残差自相关使得参数估计更加复杂。本文提出了含两阶段自回归残差的单因素误差分量模型,并推导了在这一模型中如何计算广义最小二乘估计量及其相关性质。     

联立方程模型的工具变量方法质疑与商榷

本文质疑联立方程模型前定变量的工具变量性质：前定变量并不保证与当期行为解释变量的相关性,由其构建的工作回归元所完成的分阶段最小二乘估计因而并非两阶段最小二乘估计。建议按照简约式方程构建工作回归元,其具有模型数理逻辑支持下的可替代意义。工作回归元的不同导致结构式方程分阶段最小二乘估计的不同结果,之于恰好识别方程则揭示了业内关于间接最小二乘估计方法的一个误区。     

非等间隔动态面板数据模型：估计方法与应用实例

非等间隔动态面板数据模型由于相邻两期观测之间的时间长度不尽相同使得传统动态面板数据模型的估计方法失效,本文提出使用非线性最小二乘、最短距离以及它们的一步估计量对该模型进行估计,证明了这四个估计量的一致性和渐进正态性,同时借助蒙特卡洛模拟的方法验证了它们在有限样本中的估计精度,并且进一步使用所提出的估计量讨论了以往文献由于缺乏相应的估计方法而没有被研究或者充分讨论的问题,得到了一些新的结论。     

似无关动态协整模型中的水平扭曲与校正

本文在解析似无关动态协整模型及其动态最小二乘估计的基础上,从理论上揭示了关于协整参数的假设检验存在严重的水平扭曲,即对协整参数约束的Wald检验统计量的渐近卡方分布存在严重的有限样本扭曲。进一步,本文应用自举抽样技术对水平扭曲进行了有效校正。基于本文的发现,我们建议在对似无关动态协整模型中的参数进行假设检验时,为保证结论的准确性,应使用自举抽样推断技术产生统计量值并由此来形成检验结论。     

飞机机体研制费用的偏最小二乘回归分析

本文分析了普通最小二乘回归方法在飞机研制费用建模中所面临的困难和偏最小二乘回归方法在此问题上的优势;简述了偏最小乘法回归方法的原理和建模步骤;结合实例对飞机机体研制费用进行了回归分析,结果表明,偏最小二乘回归模型有效克服了自变量的多重相关性问题,解释性好,精度高,对国产军用飞机的研制费用建模是一种十分有效的方法。     

样本数据缺失情形下泊松过程的强度估计和检验

文章讨论了样本数据缺失情形下泊松过程的强度估计和检验问题。用极大似然估计、矩估计法和最小二乘估计法对强度进行估计,分别得出了极大似然估计强度的迭代方法,矩估计值及最小二乘估计值。证明了矩估计值和最小二乘估计值的无偏性和相合性,导出了其统计量的极限分布。最后,对两个Poisson过程的差异进行了假设检验同时给出渐近置信区间。     

空间滞后单指标变系数模型的估计及其应用

研究目标:处理数据中同时存在的空间相关性和空间异质性。研究方法:本文提出了一种空间滞后单指标变系数模型,结合样条估计法和极大似然估计法构建了模型参数的估计方法,证明了估计量的一致性与渐近正态性。研究发现:采用Monte-Carlo模拟探究估计方法在有限样本下的表现,模拟结果表明模型估计量具有优良的表现,通过对比不同样本容量混合误差项方差,估计量的精度随着样本容量的增加而提高,随着误差项方差的减小而提高,且不同的空间相关系数下估计量仍然具有较高的精度,体现出估计方法的稳健性。研究创新:将空间滞后单指标变系数模型应用于环境污染分析中,结果表明空间滞后单指标变系数模型拟合效果优于多元线性回归模型和空间滞后模型,证实了模型的适用性。研究价值:空间滞后单指标变系数模型能够同时处理数据存在的空间相关性和空间异质性,拟合效果精确,为决策者提供更好的决策参考。     

外商直接投资对我国物流产业发展影响的面板模型实证研究

为了更好地实证考察外商直接投资对物流产业发展的推动效应,基于2001-2010年我国省级面板数据,利用混合截面最小二乘法、固定效应模型、广义最小二乘法和极大似然估计方法,实证考察外商直接投资对我国地区物流产业发展的推动效应,结果发现:外商直接投资的物流产业推动效应弹性介于0.103 4-0.249之间,回归结果显著为正且稳健.     

基于偏最小二乘的泰国菠萝出口影响因素实证研究

本文采用偏最小二乘回归模型(PLS),以泰国菠萝贸易为例,通过变量投影重要性准则筛选自变量,由交叉有效性提取主成分,进而建立偏最小二乘回归模型。深入分析了各指标对泰国菠萝出口贸易的影响。研究表明泰国菠萝出口与原料价格及工厂生产加工速度密切相关,并且偏最小二乘回归的拟合效果优于普通最小二乘回归。     

空间动态面板模型拟极大似然估计的渐近效率改进

Lee和Yu(2008)研究了一类同时带个体与时间固定效应的空间动态面板模型的拟极大似然估计量的大样本性质.本文说明当扰动项非正态时,拟极大似然估计量的渐近效率可以被进一步提高.为此,我们构造了一组合待定矩阵且形式一般的矩条件以用来包含对数似然函数一阶条件的特殊形式.从无冗余矩条件的角度,选取最优待定矩阵得到了最佳广义矩估计量.本文证明了当扰动项正态分布时,最佳广义矩估计量和拟极大似然估计量渐近等价;当扰动项非正态分布时,广义矩估计量具有比拟极大似然估计量更高的渐近效率.Monte Carlo实验结果与本文的理论预期一致.