“双碳”目标下吉林省农业碳排放影响因素及情景预测——基于STIRPAT模型和支持向量回归模型

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作者 李玉波 徐迟 +1 位作者 高标 杨淑杰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第12期355-362,共8页

农业碳减排是中国实现“双碳”目标的主要举措之一。为此,以农业生产物资投入、水稻种植、畜牧养殖温室气体排放源为数据样本,基于IPCC碳排放系数法测算吉林省2000—2022年的农业碳排放量;利用STIRPAT扩展模型,分析影响吉林省农业碳排... 农业碳减排是中国实现“双碳”目标的主要举措之一。为此,以农业生产物资投入、水稻种植、畜牧养殖温室气体排放源为数据样本,基于IPCC碳排放系数法测算吉林省2000—2022年的农业碳排放量;利用STIRPAT扩展模型,分析影响吉林省农业碳排放的各种因素;建立支持向量回归(SVR)模型,预测2023—2030年吉林省不同情景下农业碳排放量及变化趋势。研究结果表明:2000—2022年吉林农业碳排放量呈“升降交替”的变化趋势,2008年达到峰值,为38212.2 kt,碳排放强度呈下降趋势,年平均下降率为5.52%。农村人口、农业人均GDP、农用机械总动力、城镇化率、农民人均纯收入、农村投资额、农业产值比率每发生1%的变动,将分别引起吉林省农业碳排放量0.232%、0.212%、0.125%、-0.094%、0.105%、0.807%、-0.087%的变动。在基准情景、低碳情景和强低碳情景下,2023—2030年吉林省农业碳排放量均呈持续下降的变化趋势,到2030年预测值分别为33840.5 kt、33289.9 kt和33002.9 kt。综上,吉林省近年来的绿色低碳农业发展取得一定进展,已基本实现农业领域碳达峰,但今后还应根据实际情况采取相应的措施继续推动绿色农业发展,以加速全省“双碳”目标的实现。 展开更多

关键词 农业碳排放 扩展STIRPAT模型 支持向量回归 情景模拟 吉林省

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基于因子增广型向量自回归模型的货币政策效应分析 被引量：1

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作者 贾凯威 杨洋 《金融理论与实践》 北大核心 2015年第7期4-8,共5页

经济转轨背景下,仅以某一单个指标作为货币政策的代理变量无法完整捕捉我国货币政策态势,货币政策效应估计存在误差。基于此,论文采用2005年1月—2014年6月相关变量(31个产出相关变量、4个物价相关变量、5个货币政策工具变量),利用动态... 经济转轨背景下,仅以某一单个指标作为货币政策的代理变量无法完整捕捉我国货币政策态势,货币政策效应估计存在误差。基于此,论文采用2005年1月—2014年6月相关变量(31个产出相关变量、4个物价相关变量、5个货币政策工具变量),利用动态因子模型分别构建产出因子、通货膨胀因子、货币政策因子,据此估计由三因子组成的FAVAR模型,实证分析我国货币政策效应。结果表明:现有以单一指标为货币政策代理变量的研究低估了货币政策的真实效应。更为重要的是,以货币政策因子为政策变量的FAVAR模型避免了"价格之谜"现象。 展开更多

关键词 因子增广型向量自回归模型 货币政策效应 价格之谜

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东北地区落叶松人工林生物量转换与扩展因子空间自回归模型 被引量：2

3

作者 何潇 雷相东 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期49-58,共10页

【目的】基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据。【方法】选择多种模型形式建立BCEF普通回... 【目的】基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据。【方法】选择多种模型形式建立BCEF普通回归模型,从中选择拟合效果最好的模型,运用空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)2种空间自回归方法重新拟合模型,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对模型进行评价,使用莫兰指数(MI)检验各变量和BCEF模型残差的空间自相关性。【结果】1)BCEF存在明显的空间自相关性,空间距离较小时,同一省内的落叶松人工林BCEF属性相似,随着空间距离增大,各省之间的BCEF属性差异逐渐体现出来,最终趋向随机分布;2)在普通回归模型中,异速生长模型、对数模型和双曲线模型拟合效果较好,不同自变量对应的最优模型形式不同;林分平方平均直径(Dg)是解释能力最高的变量,以Dg为自变量的有效模型的R^(2)在0.945~0.958之间;其次是林分平均高和蓄积量,其有效模型的R^(2)在0.60以上;林分平均年龄的解释能力略低,其有效模型的R^(2)仅0.50左右;林分断面积(BA)和密度(N)对BCEF的解释能力较差,R^(2)均不超过0.50;以Dg为自变量的普通回归模型的残差存在明显空间自相关性;3)以Dg为自变量的双曲线空间自回归模型最优,且SEM优于SLM,与对应普通回归模型相比,SEM的R^(2)提高3%,RMSE和rRMSE分别降低33%和35%,模型残差的MI不超过0.02,可较好消除空间自相关性。【结论】双曲线是BCEF最稳定的模型形式,Dg是解释BCEF的最优变量,建议采用以Dg为预测变量的双曲线函数空间误差模型估算BCEF。 展开更多

关键词 生物量转换与扩展因子 空间自回归模型 林分平方平均胸径 落叶松人工林

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逐步多元回归法在负荷模型扩展中的应用 被引量：11

4

作者 郑晓雨 贺仁睦 马进 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期72-77,共6页

为了在仅已知负荷组成比例时求取该点的负荷模型,将统计学里的逐步多元回归法引入到负荷模型的扩展当中,首先通过少数已知负荷点的实测模型和负荷组成比例建立模型回归函数,然后通过此函数和待求负荷点的负荷组成概况推导出此负荷点的模... 为了在仅已知负荷组成比例时求取该点的负荷模型,将统计学里的逐步多元回归法引入到负荷模型的扩展当中,首先通过少数已知负荷点的实测模型和负荷组成比例建立模型回归函数,然后通过此函数和待求负荷点的负荷组成概况推导出此负荷点的模型,在模型回归函数变量筛选时采用了逐步回归法,此方法克服了向前引入法和向后剔除法固有的缺点,由此方法建立的模型回归函数弥补了模型向量基法在负荷模型拓展时对实测负荷点个数要求过多的缺陷,为负荷模型的大范围推广提供了借鉴,实际负荷数据验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷建模 模型结构 逐步多元回归 向量基 模型扩展

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多维样条回归模型及医学应用 被引量：2

5

作者 陈长生 徐勇勇 +1 位作者 尚磊 赵东涛 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2004年第6期335-337,共3页

目的　放宽经典线性模型中的多个解释变量的线性假定和探讨多维样条回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造惩罚残差平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,对有关矩阵进行QR分解、Cholesky分解以及奇异值分解。... 目的　放宽经典线性模型中的多个解释变量的线性假定和探讨多维样条回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造惩罚残差平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,对有关矩阵进行QR分解、Cholesky分解以及奇异值分解。 结果　用SAS程序实现了多维样条回归分析 ,得到了模型系数向量和多维样条函数的最小惩罚二乘估计 ,实例分析表明 ,多维样条回归模型较一般线性模型有更强的适应性。结论　多维样条回归模型是一般线性模型的全面扩展 ,为探索医学指标间的关系以及进行预测提供了可靠的线索和有效的途径。 展开更多

关键词 样条回归 多维 交互 系数向量 一般线性模型 扩展 奇异值分解 光滑参数 矩阵 QR分解

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基于改进支持向量机的TVARMA模型辨识

6

作者 王跃钢 邓卫强 单斌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1445-1449,共5页

提出了一种改进的最小二乘支持向量机并将之应用于时变自回归滑动平均模型的辨识。与传统的最小二乘支持向量机相比,通过同时引入结构风险矩阵Q和经验风险权重因子vi,既降低了数据存储空间,又兼具较好的灵活性和适应性,并成功地应用于TV... 提出了一种改进的最小二乘支持向量机并将之应用于时变自回归滑动平均模型的辨识。与传统的最小二乘支持向量机相比,通过同时引入结构风险矩阵Q和经验风险权重因子vi,既降低了数据存储空间,又兼具较好的灵活性和适应性,并成功地应用于TVARMA模型的参数辨识过程。实验结果表明方法的有效性。 展开更多

关键词 模型辨识 时变自回归滑动平均模型 结构风险矩阵 经验风险权重因子 改进的最小二乘支持向量机

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渭河流域多时间尺度径流变化特征及主控因子 被引量：4

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作者 赵雯颉 鞠琴 +4 位作者 蔡辉艺 唐志阳 史启书 汪柔汐 李思锐 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期24-32,共9页

为研究变化环境下渭河流域多时间尺度径流变化特征及影响因素,基于渭河流域咸阳水文站1961-2015年实测径流量数据,分析不同时间尺度上径流的变化趋势,并选取多个气象要素与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI... 为研究变化环境下渭河流域多时间尺度径流变化特征及影响因素,基于渭河流域咸阳水文站1961-2015年实测径流量数据,分析不同时间尺度上径流的变化趋势,并选取多个气象要素与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)构建向量自回归(vector autoregression,VAR)模型,量化各影响因素对径流变化的贡献程度,探讨全年、汛期和非汛期径流变化主控因子的差异性。结果表明,1961-2015年渭河流域径流整体呈下降趋势,汛期径流量占比为65.5%。在年代尺度上径流的丰枯变化存在差异,1970-1979年和1990-1999年径流量呈显著减少趋势;影响汛期和全年尺度径流变化的主控因子均为降水,贡献率达50%,其次是太阳辐射,在汛期和全年的贡献率分别为14.37%、18.45%。非汛期影响径流变化的主控因子为NDVI(贡献率30.08%)与太阳辐射(贡献率30.05%),且NDVI对径流变化的滞后效应更明显,其他因子贡献大小依次为降水、空气比湿、气温。 展开更多

关键词 径流 向量自回归模型 NDVI 主控因子 渭河流域

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基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模 被引量：7

8

作者 宋鹏 胡永宏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期109-117,共9页

随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,... 随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实投资组合收益,而且比VAR-LASSO方法更加稳健。 展开更多

关键词 矩阵值因子模型 高维已实现协方差矩阵 CHOLESKY分解 向量自回归

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喀斯特地区不同时间尺度农业干旱对局地气候因子脉冲响应机制 被引量：1

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作者 余欢 贺中华 +4 位作者 顾小林 许明金 谭红梅 杨树平 杨秋云 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期296-304,共9页

[目的]为定量解析喀斯特地区农业干旱对单因子的响应机制。[方法]利用泰森多边形及K阶均值聚类对贵州省83个站点年平均降雨量进行面积计算及分类,将贵州省划分为5个区域,并基于各分区降雨量(Pre)、平均气温(T)、潜在蒸散发(E)、风速(W)... [目的]为定量解析喀斯特地区农业干旱对单因子的响应机制。[方法]利用泰森多边形及K阶均值聚类对贵州省83个站点年平均降雨量进行面积计算及分类,将贵州省划分为5个区域,并基于各分区降雨量(Pre)、平均气温(T)、潜在蒸散发(E)、风速(W)、气压(P)、土壤水分(SW)、标准化土壤水分指数(SSI)建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应与方差分解分析不同时间尺度农业干旱对各气象因子及土壤水分含量的响应机制。[结果](1)农业干旱呈现西高东低,总体由南往北逐渐减轻;春、夏季农业干旱强于秋冬季。(2)年尺度各因子对SSI脉冲响应达峰值所需时间为Pre<E=W<P<SW<T,恢复平稳期则为Pre>W>T>E>P>SW。由月尺度到年尺度,岩溶发育较强区域E对SSI脉冲达峰值所需时间缩短2期;SW与之相反,且非岩溶地区比岩溶地区恢复平稳期短。(3)降雨量在农业干旱中占主导地位,降雨与风速随时间尺度增加在农业干旱中作用增强,其农业干旱贡献比例月、季、年分别为31.88%,34.25%,58.33%和1.07%,3.15%,12.88%。[结论]研究成果可为喀斯特地区农业干旱预警提供参考理论依据。 展开更多

关键词 农业干旱 气候因子 向量自回归模型 脉冲响应 贵州省

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投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究 被引量：37

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作者 池丽旭 张广胜 +1 位作者 庄新田 宋大雷 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期122-128,165,共8页

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投... 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。 展开更多

关键词 投资者情绪 扩展卡尔曼滤波 向量自回归模型 股票收益

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基于可解释嵌入学习的推荐系统

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作者 李雅静 卢香葵 +1 位作者 刘林 邬俊 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期660-671,共12页

隐因子模型旨在从历史行为数据中学习用户和商品的“隐式”嵌入,是构建现代推荐系统的核心技术.然而,“隐式”嵌入缺乏可解释性,极大地限制了推荐系统的可信度.鉴于此,提出一种基于提示集成的嵌入可解释评论感知评分回归方法(Prompt Ens... 隐因子模型旨在从历史行为数据中学习用户和商品的“隐式”嵌入,是构建现代推荐系统的核心技术.然而,“隐式”嵌入缺乏可解释性,极大地限制了推荐系统的可信度.鉴于此,提出一种基于提示集成的嵌入可解释评论感知评分回归方法(Prompt Ensemble-based Explainable Embedding for Review-aware Rating Regression,PE3R3).该方法联合利用文本评论和数值评分数据,旨在学习具有明确语义的“显式”嵌入,从而增强推荐结果的可解释性.首先,PE3R3借助预训练语言模型及多样化提示模板,从评论文本中提炼出具有显式语义的元码本;然后,以数值评分为监督信号,通过残差量化机制将用户和商品表征为多个元码的线性组合,从而获得富有语义的“显式”嵌入,使推荐结果具备可解释性. PE3R3具有“即插即用”的特点,可以与现有评分回归模型无缝集成.实验结果表明,结合PE3R3模型的预测精度实现了5%的平均性能提升和16%的最大性能提升;在可解释性方面,定量分析和定性分析均表明,PE3R3的引入显著提升了推荐结果的可解释性. 展开更多

关键词 可解释推荐 隐因子模型 提示学习 评论感知评分回归 向量量化

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基于VAR模型的能源消费、经济发展与城市化质量关系分析——以天津市为例 被引量：5

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作者 范晓莉 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2015年第8期67-73,共7页

运用因子分析的方法对天津市城市化质量指数进行了综合测度。在此基础上,引入人力资本因素作为控制变量并运用VAR模型对能源消费、经济发展和城市化质量之间进行了动态关系分析,结论显示城市化质量、经济发展、能源消费、人力资本水平... 运用因子分析的方法对天津市城市化质量指数进行了综合测度。在此基础上,引入人力资本因素作为控制变量并运用VAR模型对能源消费、经济发展和城市化质量之间进行了动态关系分析,结论显示城市化质量、经济发展、能源消费、人力资本水平之间存在长期均衡关系,能源消费短期内有利于城市化质量的提高,但长期则会阻碍城市化质量提升和经济可持续发展。因此,应优化能源结构,提升城市化质量,推动城市经济可持续发展。 展开更多

关键词 能源消费 经济发展 城市化质量 向量自回归模型 因子分析

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基于时序隐变量模型的因果关系发现算法 被引量：3

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作者 曾艳 郝志峰 +1 位作者 蔡瑞初 谢峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1428-1434,共7页

为在基于隐变量模型的因果关系发现算法中综合考虑隐变量之间的瞬时性和延时性因果效应,构建以动态贝叶斯网络为基础的时序隐变量模型,提出对应的因果关系发现算法。使用因子分析的方法估计测量模型中的因子载荷矩阵,应用结构向量自回... 为在基于隐变量模型的因果关系发现算法中综合考虑隐变量之间的瞬时性和延时性因果效应,构建以动态贝叶斯网络为基础的时序隐变量模型,提出对应的因果关系发现算法。使用因子分析的方法估计测量模型中的因子载荷矩阵,应用结构向量自回归模型估计自回归矩阵,利用数据的非高斯性依次学习模型中隐变量之间的瞬时效应矩阵与延时效应矩阵,构建时序隐变量模型的因果网络结构。实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 时间序列 隐变量 因果关系发现 因子分析 向量自回归模型 非高斯性

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基于改进灰狼算法的船舶数学模型参数辨识 被引量：4

14

作者 孟耀 张秀凤 陈雨农 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1304-1312,共9页

为了解决船舶操纵性指数计算复杂以及辨识参数泛化性较低问题,本文利用改进灰狼算法对辨识参数进一步优化。基于大型油轮运动数据以及一阶、二阶线性响应型数学模型,利用支持向量回归得到辨识参数的参考值。当参考值泛化性较低或者不准... 为了解决船舶操纵性指数计算复杂以及辨识参数泛化性较低问题,本文利用改进灰狼算法对辨识参数进一步优化。基于大型油轮运动数据以及一阶、二阶线性响应型数学模型,利用支持向量回归得到辨识参数的参考值。当参考值泛化性较低或者不准确时,利用改进灰狼算法实现辨识参数的范围内寻优,并将所得的辨识结果与基于遗忘因子的递推最小二乘的辨识结果对比。研究表明:利用改进灰狼算法优化后得到的辨识参数结果精度较高并且具有一定的泛化性。改进灰狼算法具有较强的搜索能力,同时可以对其他算法得到的不准确的参数进一步优化,使得参数辨识值更为准确。 展开更多

关键词 船舶响应型数学模型 参数辨识 船舶操纵性指数 支持向量回归 改进灰狼算法 基于遗忘因子的递推最小二乘 辨识参数优化 泛化性验证

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基于CNN-SVR网络的黄渤海近岸海域叶绿素a浓度预测 被引量：1

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作者 王晓霞 汪健平 +4 位作者 王佳莹 孙珊 苏博 姜会超 朱明明 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2024年第4期77-87,共11页

利用海洋卫星观测数据和黄渤海近岸海域实测生态水质数据,建立了一种基于卷积神经网络结合支持向量回归(Convolutional Neural Network-Support Vector Regression,CNN-SVR)的深度学习网络模型的叶绿素a浓度预测方法。采用皮尔逊方法对... 利用海洋卫星观测数据和黄渤海近岸海域实测生态水质数据,建立了一种基于卷积神经网络结合支持向量回归(Convolutional Neural Network-Support Vector Regression,CNN-SVR)的深度学习网络模型的叶绿素a浓度预测方法。采用皮尔逊方法对叶绿素a与环境动力因子和生态水质因子作相关分析,发现营养盐因子大多与叶绿素a有显著相关性,水质因子如pH、溶解氧、盐度等与叶绿素a的相关性不大;将黄渤海近岸海域划分为渤海南部与黄海北部、黄海中部,进行春夏、秋冬两个时期1×1和2×2两种卷积核大小的CNN-SVR网络模型实验以及单因子敏感性分析试验。结果显示:卷积核大小为2×2时,CNN-SVR网络模型对训练数据的学习和对测试样本的预测检验效果都更优;渤海南部与黄海北部近岸海域模型预测效果更好。营养盐因子对模型预测能力的影响更显著,悬浮物等水质因子的影响相对较弱。单变量对模型预测的敏感性较弱,多变量整合具有互补性,改善了模型的预测效果。 展开更多

关键词 卷积神经网络结合支持向量回归模型 叶绿素a浓度预测 单因子敏感性分析 海洋卫星 海洋生态水质因子

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中国通货膨胀的内在周期波动与外在水平波动的驱动机制研究 被引量：1

16

作者 周建 王丽婧 《南方经济》 CSSCI 北大核心 2018年第9期10-30,共21页

无论是从有关中国宏观经济周期性文献,或者还是从有关中国通货膨胀文献来看,它们均普遍忽略了中国通货膨胀的内在周期与外在水平波动的分析。为此,文章首先从内部时域和频域视角,通过"谷-谷"划分法和谱分析方法对1990年到201... 无论是从有关中国宏观经济周期性文献,或者还是从有关中国通货膨胀文献来看,它们均普遍忽略了中国通货膨胀的内在周期与外在水平波动的分析。为此,文章首先从内部时域和频域视角,通过"谷-谷"划分法和谱分析方法对1990年到2016年的CPI进行了周期划分和波动成分分解;随后从外部视角通过对驱动通货膨胀水平波动的系统因素,进行因子提取,采用FAVAR方法研究了价格变动的影响机制。主要发现:(1)中国以CPI为度量标准的通货膨胀在1990年1月到2016年12月完整经历了6轮周期。在有些轮次周期中,上升跨越度和下降跨越度有明显的不对称性。(2)内在成分中,食品项的主周期长度和次周期长度均与CPI指数保持高度一致,食品对CPI总指数的影响相对较大,长期保持同向变动。(3)外在机制中,外部冲击因素因子、通货膨胀自身惯性和预期对中国通货膨胀变动具有较为重要的驱动贡献。中国通货膨胀不仅是货币现象,而且也是外部冲击、自身惯性与预期波动的重要驱动结果。 展开更多

关键词 通货膨胀周期 谱分析 因子扩展向量自回归模型 驱动机制 影响因子

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中美经济冲击传播途径研究 被引量：4

17

作者 高健 李鲲鹏 宋逢明 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2011年第3期101-110,共10页

本文应用近似因子模型以及因子增广的向量自回归模型,考察了1995~2009年间美国的经济冲击对我国经济的传播渠道。本文发现出口和消费者信息指数比进口以及金融市场对美国的经济冲击更为敏感;而就冲击的类型来看,美国经济的需求冲击比供... 本文应用近似因子模型以及因子增广的向量自回归模型,考察了1995~2009年间美国的经济冲击对我国经济的传播渠道。本文发现出口和消费者信息指数比进口以及金融市场对美国的经济冲击更为敏感;而就冲击的类型来看,美国经济的需求冲击比供给冲击对我国经济的影响更大。 展开更多

关键词 中国经济 经济冲击传播途径 近似因子模型 因子增广向量自回归模型 需求冲击 供给冲击

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“双碳”目标下河南省农业碳排放影响因素及预测研究 被引量：40

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作者 高晨曦 卢秋萍 +3 位作者 欧年青 胡清萍 林雪 鲍玲鑫 《中国生态农业学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1842-1851,共10页

农业生产是碳排放的主要来源之一,农业碳减排是中国实现“双碳”目标的重点方面。本文采用排放因子法测算河南省农业碳排放量;对STIRPAT模型进行扩展,定性与定量分析了农业碳排放的各种影响因素;建立RBF核ε-SVR农业碳排放预测模型,预... 农业生产是碳排放的主要来源之一,农业碳减排是中国实现“双碳”目标的重点方面。本文采用排放因子法测算河南省农业碳排放量;对STIRPAT模型进行扩展,定性与定量分析了农业碳排放的各种影响因素;建立RBF核ε-SVR农业碳排放预测模型,预测不同情景下河南省农业碳排放量及趋势。结果表明:2001—2020年河南省农业CO_(2)排放量总体呈“上升-下降”的趋势,年均增长率为−1.18%,2005年达峰值10256.69万t;乡村人口、农作物播种面积、大型畜牧数、人均农业GDP、农村人均可支配收入、农业机械化水平、城镇化率每发生1%的变动,将分别引起河南省农业CO_(2)排放量0.162%、0.175%、0.130%、−0.018%、−0.029%、0.120%、−0.071%的变动;在基准情景和低碳情景Ⅰ、Ⅱ下,2021—2025年河南省农业CO_(2)排放量呈持续下降的变化趋势,到2025年预测值分别为6483.80万t、6369.19万t和6338.32万t。研究表明:河南省农业已实现碳达峰;抑制农业碳排放的重点是农作物的土地利用及大型畜牧的粪便管理,促进农业碳减排的重点是稳妥推进城镇化及农村经济发展;低碳情景具有更大的碳减排潜力,有助于加速全省“双碳”目标的实现。 展开更多

关键词 河南省 农业碳排放 农业碳减排 扩展STIRPAT模型 支持向量回归

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江苏省产业发展的环境效应分析 被引量：2

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作者 王张成 马海锋 《工业技术经济》 CSSCI 2010年第10期96-100,共5页

本文选取江苏省1991～2008年三次产业比重以及环境方面的相关数据,研究产业发展和环境之间的关系,对环境指标进行因子分析解出环境质量得分,进而与三次产业建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应函数刻画产业对环境的影响轨迹,具体分析... 本文选取江苏省1991～2008年三次产业比重以及环境方面的相关数据,研究产业发展和环境之间的关系,对环境指标进行因子分析解出环境质量得分,进而与三次产业建立向量自回归(VAR)模型,通过脉冲响应函数刻画产业对环境的影响轨迹,具体分析产业对环境的动态影响机制。 展开更多

关键词 产业发展 环境效应 因子分析 向量自回归模型

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我国货币政策与产业结构优化升级——基于非线性调控的新视角 被引量：1

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作者 许泽想 《工业技术经济》 北大核心 2022年第7期42-49,共8页

随着我国经济全面进入新常态,产业结构不合理的弊端频现,作为宏观经济调控重要手段的货币政策对产业结构优化升级至关重要,然而,货币政策对产业结构的影响在不同经济时期具有非线性效应。基于此,本文采取因子扩展方法和马尔科夫链对经... 随着我国经济全面进入新常态,产业结构不合理的弊端频现,作为宏观经济调控重要手段的货币政策对产业结构优化升级至关重要,然而,货币政策对产业结构的影响在不同经济时期具有非线性效应。基于此,本文采取因子扩展方法和马尔科夫链对经典向量自回归模型进行了改进,检验了改进后各类模型的参数估计性质,并以检验出的最优模型研究了我国不同货币政策类型在不同经济时期对三次产业及产业结构高级化指数的非线性作用。研究发现:我国货币对产业结构调整存在明显的非线性效应,在经济处于低迷时期,紧缩的数量型及价格型货币政策更有利于经济走出泥淖,在经济处于高涨时期,宽松的数量型货币政策与紧缩的价格型货币政策搭配使用,更有助于产业结构优化升级。最后建议结合不同经济区制的特点,配合不同货币政策工具的使用,能够更精确的促进产业结构优化目标,实现货币政策预调、微调的实施要求。 展开更多

关键词 产业结构 货币政策 非线性作用 因子扩展方法 马尔科夫区制转移向量回归模型货币金融环境

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