简介:不久召开的全国统计工作会议,传达了李克强总理、张高丽副总理对统计工作作出的重要批示。李克强总理的批示指出,统计服务要向客观独立反映、预测预判和对策建议并重转变。在这三个方面中,“客观独立反映”既是世界各国政府统计的共识和准则,也是中国统计工作一直为之努力的方向。尽管各个方面的干扰始终存在,但各级政府部门和广大统计人员的“抗干扰”也从未停止,且不断有违法案件得到查处;“对策建议”则是统计部门和统计人员始终在做的事情,尽管所提的一些对策建议相对过于原则和一般化;相比较而言,“预测预判”以往虽然也有,但这个做得还真的不多。而做好预测预判工作,既有认识、观念上的问题,也有方法、技术上的问题。
简介:如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
简介:本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。
简介:所谓奇异点,粗略的说,就是游离在众多的点群之外,明显的偏离了回归直线的一个点或者是几个点。在经济计量学的学习中,我们会经常遇到奇异点的问题。这个时候在采用最小二乘估计法拟合直线时,要特别注意处理奇异点的方法。因为,对于最小二乘法而言,每一个离差的损失是该离差的平方,要使总离差平方和最小,必然会给奇点以相对较高的权重,过多地强调了拟合直线和这些奇异点的关系,在图形上表现为拟和的直线明显地偏向了奇异点。据此做出的决策,可能会和实际情况有相当大的差距,正是由于这样的原因,所以我们面对奇异点的时,如何正确地应对就显得至关重要。在实际工作中,情况层出不穷,变化繁杂,笔者以为,要想正确地处理奇异点,首先要分析其产生的原因,然后再根据具体情况深入地进行分析,灵活应对。