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基于函数型期望分位数回归森林模型的AQI预测
1
作者 陈慧琪 凌能祥 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期823-827,共5页
文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预... 文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预测区间中,期望分位数回归森林模型表现出较好的预测结果,体现出函数型数据与随机森林模型相结合的优势。 展开更多
关键词 函数型数据 期望分位数回归 随机森林 非参数回归 空气质量指数(AQI)
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空间分位数自回归模型中的内分位点压缩技术
2
作者 董平 张日权 《应用概率统计》 北大核心 2025年第2期197-222,共26页
为处理空间相依数据中不同分位数水平下的特定效应,空间分位数自回归(SQAR)模型应运而生.传统的分位数回归模型更注重于不同分位数下回归系数的估计,往往忽略对条件分位数回归模型的全局判断.如果采用传统的Wald多重检验方法判断分位数... 为处理空间相依数据中不同分位数水平下的特定效应,空间分位数自回归(SQAR)模型应运而生.传统的分位数回归模型更注重于不同分位数下回归系数的估计,往往忽略对条件分位数回归模型的全局判断.如果采用传统的Wald多重检验方法判断分位数模型系数的差异性,不仅会增加计算负担,而且会带来更高的错误发现率(FDR).为此,我们将参数估计和差异检验转化为惩罚问题,基于工具变量和内分点压缩技术提出一种两阶段内分位点估计方法,包括融合自适应性LASSO(FAL)估计器和融合自适应性最大范数(FAS)估计器.该估计方法可以借助工具变量消除自回归模型带来的内生性,并且在不同分位数水平下,借助惩罚正则项对无显著差异的分位数参数进行适当地压缩合并.可以说,该方法能够在判断内分位点是否存在显著差异的同时完成参数估计,使得整个估计过程高效完成.本文给出FAL和FAS估计量的Oracle性质,并通过大量的蒙特卡洛模拟试验以及对犯罪数据集的分析验证了两阶段内分位点估计方法的有效性. 展开更多
关键词 空间分位数自回归模型 内分位点 工具变量 FAL FAS
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空间自回归部分线性变系数分位数回归模型的广义矩估计及应用
3
作者 丁飞鹏 《统计研究》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页
本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳... 本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性;三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下,本文进一步推导上述新方法的大样本性质,并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示,在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下,新方法的表现稳健;与现有估计方法相比,新方法的综合表现具有一定的优越性。最后,在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中,所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。 展开更多
关键词 分位数回归 空间自回归模型 部分线性变系数模型
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双删失纵向数据的复合Tobit分位数亚组分析回归方法
4
作者 王占锋 王静瑶 +1 位作者 吴耀华 明瑞星 《数学物理学报(A辑)》 北大核心 2025年第3期902-918,共17页
临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成... 临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成双删失数据.文章构建阈值纵向Tobit复合分位数回归模型来研究治疗敏感亚组识别问题,以增强治疗敏感亚组的识别效果.对于模型的参数,借鉴交替乘子算法的思想,建立计算参数估计量的方法;并使用随机加权方法计算估计量的方差.在一些正则条件下,证明了参数估计量是相合的.数值模拟研究表明文章的方法相较于单分位数回归方法更加有效,并且验证了随机加权方法估计参数估计量方差的可行性.最后,分析了直肠癌症试验组CO.17数据,识别出根据年龄划分的治疗敏感亚组. 展开更多
关键词 双删失数据 纵向数据 随机加权 Tobit模型 阈值回归 复合分位数回归 亚组分析
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不同耕作方式下气候条件对冬小麦籽粒产量的影响--基于面板分位数回归模型的分析 被引量：3
5
作者 景小平 唐卷 +1 位作者 陆见光 汤永禄 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期53-57,共5页
为了明确不同耕作方式和气候条件对成都平原冬小麦产量的影响,本文运用2005-2011年冬小麦3种耕作方式(周年旋耕无秸秆还田CK,麦免稻旋WZRR,麦稻双免WZRZ)籽粒产量的面板数据,利用面板数据的固定效应模型和分位数回归模型,分析在不同耕... 为了明确不同耕作方式和气候条件对成都平原冬小麦产量的影响,本文运用2005-2011年冬小麦3种耕作方式(周年旋耕无秸秆还田CK,麦免稻旋WZRR,麦稻双免WZRZ)籽粒产量的面板数据,利用面板数据的固定效应模型和分位数回归模型,分析在不同耕作方式下冬小麦生育期气候因素对籽粒产量的影响作用。结果表明,3种耕作方式对籽粒产量的影响基本上一致。面板数据分位数回归动态表明:伴随籽粒产量水平的上升,拔节-抽穗期日平均温度的促进作用将不断增强,拔节-抽穗期的日最低温度,日照时数和抽穗-成熟期日照时数的正面影响均逐渐减弱;抽穗-成熟期日最高温度对籽粒产量的抑制作用随着产量水平的提升而不断加强。 展开更多
关键词 小麦 耕作方式 气候条件 籽粒产量 面板数据分位数回归
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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1
6
作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页
部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多
关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法
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分位数因子增广的分位数自回归分布滞后模型构建
7
作者 黄玉婷 傅德印 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第12期35-41,共7页
因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构... 因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构建分位数因子模型对高维数据进行降维,提取不同分位点的公共因子;进一步,利用提取出的公共因子和响应变量的滞后项构建分位数自回归分布滞后模型。数值模拟结果表明,在数据出现异常值或厚尾分布的情境下,分位数因子分析估计的均值因子和非均值因子更稳健,分位数因子增广回归的预测性能优于因子增广回归的预测性能,且分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型的预测性能优于基准模型。 展开更多
关键词 分位数因子 分位数回归 因子增广回归 自回归分布滞后模型
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多节点分位数回归模型在睡眠时间和抑郁程度研究中的应用
8
作者 潘璐璐 秦国友 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期650-653,共4页
目的介绍多节点分位数回归模型及其在睡眠时间和抑郁程度关联分析中的应用。方法基于NHANES数据库,使用R语言软件MultiKink包拟合多节点分位数回归模型,估计回归参数和节点位置并检验节点效应存在性。结果抑郁程度和睡眠时间存在显著的... 目的介绍多节点分位数回归模型及其在睡眠时间和抑郁程度关联分析中的应用。方法基于NHANES数据库,使用R语言软件MultiKink包拟合多节点分位数回归模型,估计回归参数和节点位置并检验节点效应存在性。结果抑郁程度和睡眠时间存在显著的非线性关系,7~8 h睡眠时间的抑郁程度最低,抑郁程度高分位数受睡眠时间的影响较低分位数更大。结论多节点分位数回归模型拟合效果好,适用性广泛,基于模型分析结果可以为高风险人群采取更有针对性的临床和公共卫生的干预提供建议。 展开更多
关键词 多节点分位数回归模型 抑郁 睡眠时间
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考虑多前车位置及分位数速度差跟驰模型稳定性分析
9
作者 潘义勇 全勇俊 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第5期48-54,共7页
为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使... 为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使模型可以通过分位点的变换,在仿真过程中模拟不同驾驶风格的车辆。运用傅里叶变换理论推导出该模型的线性稳定性条件,并通过摄动法求得其修正Korteweg-de Vries(mKdV)方程的解,根据车头间距的扭结-反扭结解描述交通拥堵的变化情况。分析对比考虑不同因素的跟驰模型的稳定性临界曲线,为评估改进模型的有效性,搭建环形车道仿真平台并对改进模型进行数值实验。结果表明:在仿真实验中,随着分位点的增加,改进模型达到稳定状态的平均速度逐渐增加,车速分别为9.57、12.58、14.76 m/s;相比原模型,改进模型能够实现更少的位移波动,位移差最小为1.05 m;在混合模型实验中,随着激进驾驶风格车辆数量的增加,改进模型与多速度差模型相比,车队整体的平均速度达到12.42 m/s,位移波动能够达到稳定状态。 展开更多
关键词 交通工程 跟驰模型 多前车位置 分位数回归 稳定性分析
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无条件分位数回归:文献综述与应用实例 被引量：59
10
作者 朱平芳 张征宇 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第3期88-96,共9页
条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中... 条件分位数回归(conditional quantile regression,CQR)方法已成为经济学实证研究的常用方法之一。由于CQR结果的经济学阐释基于过多甚至是不必要的控制变量,这与人们所关心的问题有可能并不一致。例如,在劳动经济学对教育回报的研究中,无论个体的年龄,性别与家庭特征如何,教育程度对于个人收入的异质性影响是人们关注的重点,即人们想了解收入关于教育程度的无条件分位数估计。本文旨在介绍近年来发展起来的无条件分位数回归(unconditional quantile regression,UQR)技术并梳理相关文献。特别地,本文介绍三种重要的无条件分位数回归模型:Firpo,Fortin和Lemieux(2009)提出的再中心化影响函数(recentered influence function,RIF)回归,Frolich和Melly(2010)提出的无条件分位数处理效应模型与Powell(2010)提出的一般无条件分位数回归。另外,论文还运用一个研究居民收入分配格局变化对其医疗支出影响的实例详细说明了新方法的应用。 展开更多
关键词 条件分位数回归 无条件分位数回归 RIF回归 处理效应模型
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基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究 被引量：3
11
作者 程雯 武晓昱 +3 位作者 叶尔江·拜克吐尔汉 王娟 赵秀海 张春雨 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期28-39,共12页
【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长... 【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R^(2)值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,广义中位数回归预测能力得到进一步提高,R^(2)值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。(3)混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度,其中基础混合模型略优于广义混合模型,4个树种R^(2)值达到0.937、0.919、0.906和0.643,表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高,其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。 展开更多
关键词 分位数回归 树高-胸径模型 混合效应模型 广义模型 针阔混交林
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基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法 被引量：5
12
作者 王蕾 王鹏新 +1 位作者 李俐 张树誉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期167-173,166,共8页
条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研... 条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。 展开更多
关键词 冬小麦 分位数回归 条件植被温度指数 遥感 估产
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缺失数据下非线性分位数回归模型的光滑经验似然推断 被引量：10
13
作者 李乃医 李永明 韦盛学 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第1期97-99,共3页
利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。
关键词 缺失数据 光滑经验似然 非线性分位数回归模型 置信区域
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国有部门与非国有部门工资差异的演变与分解——基于非条件分位数回归的分解方法 被引量：15
14
作者 周兴 王芳 《经济科学》 CSSCI 北大核心 2013年第3期48-60,共13页
本文基于CHNS历次调查的数据资料,运用非条件分位数回归模型和分解方法对1989-2009年间我国国有与非国有部门工资差距的变化进行了分析和分解。实证结果表明:在1989-2009年的三个时期内,国有部门与非国有部门的工资差距经历了先缩小再... 本文基于CHNS历次调查的数据资料,运用非条件分位数回归模型和分解方法对1989-2009年间我国国有与非国有部门工资差距的变化进行了分析和分解。实证结果表明:在1989-2009年的三个时期内,国有部门与非国有部门的工资差距经历了先缩小再扩大的V型趋势,人力资本禀赋、就业和职业等影响因素在国有与非国有部门的工资方程中所起的作用有较大的差异。在上个世纪90年代中,国有与非国有部门间收入差距主要是由于国有部门的工资溢价造成;然而新世纪以来,虽然国有部门的工资溢价仍然存在,但已不是造成当前部门收入差距的主要原因。 展开更多
关键词 非条件分位数回归 国有部门 工资差距
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基于分位数回归的马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型 被引量：6
15
作者 孙拥康 汤景明 王怡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期18-25,共8页
【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省... 【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省林科院九峰试验林场马尾松青冈栎混交林为研究对象,利用模型优选法确定出最优基础模型,并在此基础上,通过引入树种哑变量和分位数回归方法,构建不同树种不同分位点的树高-胸径分位数回归模型,选取平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、T检验对不同模型进行对比分析。【结果】1)选取的6个代表性非线性树高曲线模型中,Richard模型综合表现最好,确定为最优基础模型。2)除个别分位点外,分位数回归模型整体拟合结果和预测能力优于哑变量模型和基础模型;马尾松和青冈栎最优分位数回归模型分别为τ=0.5和τ=0.7时;相同立地条件下,青冈栎生长势高于马尾松。3)模型独立检验结果表明分位数回归模型在描述树高曲线分布范围、变化规律以及稳健性上优于哑变量模型和基础模型。【结论】分位数回归方法在模拟混交林树高-胸径关系上表现出了较好的预测效果,将其应用到混交林或天然林树高-胸径关系等的研究中是一个可行思路。鉴于研究样本数据还较有限,兼顾数据整体和个体关联性的方法还有待进一步研究。 展开更多
关键词 分位数回归 马尾松 青冈栎 混交林 树高-胸径模型
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应用门限分位点回归模型估计条件VaR 被引量：10
16
作者 叶五一 缪柏其 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期154-160,共7页
在文献中,分位点回归模型是线性的,但是在实际中,这个假设不能很好地满足需要.为此提出了分位点回归的门限模型,用该模型实证分析了单只股票(浦东发展银行)的条件 VaR.选择了一种流动性风险指标作为条件,因此该条件 VaR 也可以看作是流... 在文献中,分位点回归模型是线性的,但是在实际中,这个假设不能很好地满足需要.为此提出了分位点回归的门限模型,用该模型实证分析了单只股票(浦东发展银行)的条件 VaR.选择了一种流动性风险指标作为条件,因此该条件 VaR 也可以看作是流动性调整的 VaR(La-VaR).经过实证分析发现,由门限分位点模型得到的结果能够更好地描述实际市场情况,也能更好地预测市场风险. 展开更多
关键词 分位点回归模型 门限分位点回归模型 条件VAR 事后检验
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通货膨胀持久性及其非对称性研究--基于分位数自回归模型 被引量：8
17
作者 陈雄强 张晓峒 张庆昌 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2013年第3期10-18,共9页
本文运用分位数自回归模型研究中国通胀率的持久性及其非对称性特征。研究结果表明,中国通胀率具有高持久性,从通胀率条件分布的低分位数到高分位数,持久性不断增强。基于不同分位数的单位根检验结果显示,中国的通胀持久性具有非对称性... 本文运用分位数自回归模型研究中国通胀率的持久性及其非对称性特征。研究结果表明,中国通胀率具有高持久性,从通胀率条件分布的低分位数到高分位数,持久性不断增强。基于不同分位数的单位根检验结果显示,中国的通胀持久性具有非对称性,即在受到负向冲击或减速通胀状态下,通胀率序列往往服从平稳自回归过程;而在受到正向冲击或加速通胀状态下,通胀率序列通常服从单位根过程。分位数自回归模型可以有效区分通胀率波动路径中的平稳点和非平稳点。据此,央行可以构建预警机制,以对通胀率的波动进行实时监测和调控。 展开更多
关键词 通货膨胀率 通胀持久性 非对称性 分位数自回归模型
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基于大数据结构方程模型及分位数回归的用户需求响应分析 被引量：7
18
作者 李峰 陈松波 +3 位作者 顾洁 时亚军 金之俭 彭虹桥 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第3期120-128,共9页
研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方... 研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方法,针对用户数据规模大、维度高的特点,采用均值处理压缩数据规模;通过Kendall系数及结构方程模型分别对用户需求响应电量与用户的基本信息进行相关性分析,分别得到用户需求响应关联因素的直接影响路径及结构影响路径;基于此,利用分位数回归模型对新增用户的需求响应电量进行概率预测。算例分析表明:用户的需求响应电量与基本信息之间存在结构影响路径;通过对用户需求响应电量的概率预测,能较好地把握用户需求响应电量的分布,为电力公司制定需求响应机制及精细化服务提供指导。 展开更多
关键词 用户需求响应电量分析 结构方程模型 分位数回归 Kendall相关系数 结构影响路径 概率预测
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基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型 被引量：13
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作者 王君杰 夏宛琦 姜立春 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期24-32,40,共10页
【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归... 【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.0286),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。 展开更多
关键词 分位数回归 哑变量 兴安落叶松 树高-胸径模型
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上市公司价值创造能力异质性——基于二元选择分位数回归模型的研究 被引量：2
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作者 阮素梅 丁忠明 +1 位作者 刘银国 杨善林 《经济理论与经济管理》 CSSCI 北大核心 2014年第1期75-86,共12页
为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一... 为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一方面,通过概率水平预测,揭示其异质影响程度。本文以中国A股上市公司2009—2011年三个年度数据作为研究对象进行实证研究,取得了稳健的实证结果。结果表明:这三类因素都显著影响公司价值创造能力,但影响方式呈现出异质性,表现为在价值创造能力的上尾部与下尾部都有较大的回归系数,意味着需要特别关注那些价值创造能力层次较高和较低的公司,可以采取"抓两头,促中间"的公司治理策略;各因素对公司价值创造为正的可能性影响程度表现为"折线型、台阶式",意味着只有当各因素取值累积到一定程度时,该可能性才会发生变化,而这一变化对公司规模最为敏感,表明要想实现价值创造能力的提升,公司需要进行各因素的积累与准备。 展开更多
关键词 价值创造 所有制 股权制衡度 异质性 分位数回归 二元选择模型
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