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基于局部多项式模型的沿海地区保险发展与经济增长之间动态关系研究
被引量：
3
1
作者
郑慧
王涛
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2015年第10期86-93,共8页
笔者以保险业发展与经济增长之间的关系为研究基础,以中国沿海地区作为研究对象,探寻沿海地区保险业发展与经济增长之间的动态影响路径。根据局部多项式估计结果,对区域保险密度与人均GDP之间的拟合效果、单调性、凹凸性及动态变化特征...
笔者以保险业发展与经济增长之间的关系为研究基础,以中国沿海地区作为研究对象,探寻沿海地区保险业发展与经济增长之间的动态影响路径。根据局部多项式估计结果,对区域保险密度与人均GDP之间的拟合效果、单调性、凹凸性及动态变化特征进行分析后得出的结论是:保险业发展与区域经济增长之间的效率及边际收益在沿海不同地区之间存在着明显的差异,各区域两变量的关系在2003年前后呈现出由复杂到简单的动态变化过程。以沿海地区整体保险业发展与经济增长的拟合曲线作为参照标准,北部沿海地区与南部沿海地区的拟合曲线变化相对稳定,东部沿海地区拟合曲线的变化较为复杂。总体上,沿海地区保险业发展对经济增长的正向作用是可以肯定的,边际产出递减规律在大多数情况下也成立。在此基础上,笔者从政策制定的针对性、产业发展的优先性等方面提出有关各沿海地区促进保险业发展的对策性建议。
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关键词
沿海地区
保险密度
经济增长
局部多项式模型
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职称材料
非概率样本与概率样本的融合推断新方法
被引量：
1
2
作者
刘展
王典妮
+1 位作者
潘莹丽
彭璐
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第8期5-11,共7页
随着大数据与网络调查的发展,非概率样本重新引起了人们的关注与重视,然而非概率样本入样概率未知,利用非概率样本推断总体存在一定的困难。概率样本入样概率已知,然而其无回答率不断上升使得数据缺失日益严重,而有缺失的概率样本可能...
随着大数据与网络调查的发展,非概率样本重新引起了人们的关注与重视,然而非概率样本入样概率未知,利用非概率样本推断总体存在一定的困难。概率样本入样概率已知,然而其无回答率不断上升使得数据缺失日益严重,而有缺失的概率样本可能会产生有偏的总体估计。文章考虑非概率样本与概率样本的优缺点,提出结合非概率样本与概率样本对总体进行融合推断的方法。假设非概率样本所有变量数据完整,概率样本协变量数据完整而目标变量缺失,首先,对非概率样本建立超总体局部多项式回归模型,预测概率样本缺失的目标变量,得到完整的概率样本数据;然后,结合非概率样本与概率样本,建立倾向得分模型估计各样本单元的倾向得分,并采用倾向得分逆加权和倾向得分加权组调整两种方法进一步进行调整,得到非概率样本的入样概率估计,从而构造非概率样本的权数;最后,对两类样本的权数进一步进行调整,将两类样本融合为一个样本,实现对总体的估计。模拟与实证研究表明,基于超总体模型与倾向得分模型的非概率样本与概率样本融合得到的总体估计在偏差、方差与均方误差上都小于单个样本的总体估计,估计效果较好。
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关键词
超总体
模型
倾向得分
模型
非概率样本
概率样本
局部
多项式
回归
模型
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职称材料
题名
基于局部多项式模型的沿海地区保险发展与经济增长之间动态关系研究
被引量：
3
1
作者
郑慧
王涛
机构
中国海洋大学经济学院
中国海洋大学海洋环境学院
出处
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2015年第10期86-93,共8页
基金
国家自然科学基金项目"风暴潮灾害脆弱性测度及损失补偿对策研究"(项目编号:71373247)
教育部人文社科青年项目"基于SSIO损失评估模型的风暴潮灾害保险多主体参与对策研究"(项目编号:14YJCZH223)
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金"多元协同的海洋灾害保险参与机制研究"(项目编号:BS2014HZ017)
文摘
笔者以保险业发展与经济增长之间的关系为研究基础,以中国沿海地区作为研究对象,探寻沿海地区保险业发展与经济增长之间的动态影响路径。根据局部多项式估计结果,对区域保险密度与人均GDP之间的拟合效果、单调性、凹凸性及动态变化特征进行分析后得出的结论是:保险业发展与区域经济增长之间的效率及边际收益在沿海不同地区之间存在着明显的差异,各区域两变量的关系在2003年前后呈现出由复杂到简单的动态变化过程。以沿海地区整体保险业发展与经济增长的拟合曲线作为参照标准,北部沿海地区与南部沿海地区的拟合曲线变化相对稳定,东部沿海地区拟合曲线的变化较为复杂。总体上,沿海地区保险业发展对经济增长的正向作用是可以肯定的,边际产出递减规律在大多数情况下也成立。在此基础上,笔者从政策制定的针对性、产业发展的优先性等方面提出有关各沿海地区促进保险业发展的对策性建议。
关键词
沿海地区
保险密度
经济增长
局部多项式模型
Keywords
Coastal regions Insurance density Economic growth Non-parametric local polynomial regression
分类号
F842.7 [经济管理—保险]
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职称材料
题名
非概率样本与概率样本的融合推断新方法
被引量：
1
2
作者
刘展
王典妮
潘莹丽
彭璐
机构
湖北大学数学与统计学学院
中南财经政法大学统计与数学学院
暨南大学经济学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第8期5-11,共7页
基金
国家社会科学基金资助项目(21XTJ006)。
文摘
随着大数据与网络调查的发展,非概率样本重新引起了人们的关注与重视,然而非概率样本入样概率未知,利用非概率样本推断总体存在一定的困难。概率样本入样概率已知,然而其无回答率不断上升使得数据缺失日益严重,而有缺失的概率样本可能会产生有偏的总体估计。文章考虑非概率样本与概率样本的优缺点,提出结合非概率样本与概率样本对总体进行融合推断的方法。假设非概率样本所有变量数据完整,概率样本协变量数据完整而目标变量缺失,首先,对非概率样本建立超总体局部多项式回归模型,预测概率样本缺失的目标变量,得到完整的概率样本数据;然后,结合非概率样本与概率样本,建立倾向得分模型估计各样本单元的倾向得分,并采用倾向得分逆加权和倾向得分加权组调整两种方法进一步进行调整,得到非概率样本的入样概率估计,从而构造非概率样本的权数;最后,对两类样本的权数进一步进行调整,将两类样本融合为一个样本,实现对总体的估计。模拟与实证研究表明,基于超总体模型与倾向得分模型的非概率样本与概率样本融合得到的总体估计在偏差、方差与均方误差上都小于单个样本的总体估计,估计效果较好。
关键词
超总体
模型
倾向得分
模型
非概率样本
概率样本
局部
多项式
回归
模型
Keywords
hyperpopulation model
propensity score model
non-probabilistic sample
probabilistic sample
local polynomial regression model
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部多项式模型的沿海地区保险发展与经济增长之间动态关系研究
郑慧
王涛
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2015
3
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职称材料
2
非概率样本与概率样本的融合推断新方法
刘展
王典妮
潘莹丽
彭璐
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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