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基于动态时间规整的面板数据聚类方法研究及应用

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统计研究 2016年第11期33卷 93-101页

作者：刘云霞厦门大学经济学院统计系

鉴于以往面板数据聚类方法存在的一些缺陷,本文基于动态时间规整的思路改进与完善了面板数据聚类方法。利用国家级经济技术开发区数据开展的实证分析结果表明:新的方法既能够很好地反映面板数据的动态变化,又避免了已有的面板数据聚类... 详细信息

鉴于以往面板数据聚类方法存在的一些缺陷,本文基于动态时间规整的思路改进与完善了面板数据聚类方法。利用国家级经济技术开发区数据开展的实证分析结果表明:新的方法既能够很好地反映面板数据的动态变化,又避免了已有的面板数据聚类方法中各种距离如何赋权的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。

关键词：面板数据聚类主成份分析动态时间规整

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非线性面板数据聚类方法研究

统计与信息论坛 2017年第2期32卷 21-25页

作者：孙艳黄咏宁华南理工大学经济与贸易学院广东广州510006

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性... 详细信息

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。

关键词：非线性面板数据聚类核主成分算法混合高斯模型

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基于密度的面板数据聚类分析

统计与信息论坛 2014年第2期29卷 23-28页

作者：杨娟谢远涛中国人民大学统计学院北京100872 对外经济贸易大学保险学院北京100029

研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,... 详细信息

研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。

关键词：面板数据聚类 Logistic回归模型基于密度的应用噪声的空间聚类最佳优先搜索轮廓系数

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稳健动态时间规整的面板数据聚类

重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第6期35卷 265-271页

作者：唐婷婷邓光明桂林理工大学理学院广西桂林541006

动态时间规整的面板数据聚类能够反映面板数据的动态发展趋势,但缺乏对离群值的识别和处理,导致聚类结果不稳健。针对这一问题提出了稳健动态时间规整的面板数据聚类方法,通过引进稳健统计量获取稳健的时间序列,即运用稳健统计量重新构... 详细信息

动态时间规整的面板数据聚类能够反映面板数据的动态发展趋势,但缺乏对离群值的识别和处理,导致聚类结果不稳健。针对这一问题提出了稳健动态时间规整的面板数据聚类方法,通过引进稳健统计量获取稳健的时间序列,即运用稳健统计量重新构造均值向量和协方差矩阵计算时间序列,提升时间序列提取的合理性和准确性,消除离群值对动态时间规整结果的影响。通过实证分析,结果表明:相较于动态时间规整方法,运用所提出的方法进行聚类的结果更稳健、更贴合实际。

关键词：稳健统计量动态时间规整面板数据聚类离群值

我国农户家庭经营收入增长的影响因素研究——基于面板数据聚类分析和偏最小二乘回归

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我国农户家庭经营收入增长的影响因素研究——基于面板数据聚类分...

作者：余子君云南大学

学位级别：硕士

2020年是全面建成小康社会目标实现之年,也是全面打赢脱贫攻坚战的收官之年,“三农”工作的成效体现了脱贫攻坚的质量和小康的完成效果,能否提升农民收入也直接关系到能否顺利完成脱贫攻坚和全面建成小康社会任务。农户家庭经营收入是... 详细信息

2020年是全面建成小康社会目标实现之年,也是全面打赢脱贫攻坚战的收官之年,“三农”工作的成效体现了脱贫攻坚的质量和小康的完成效果,能否提升农民收入也直接关系到能否顺利完成脱贫攻坚和全面建成小康社会任务。农户家庭经营收入是农民收入的重要构成部分,关系到农业未来的可持续发展等问题,因此本文利用2004-2018年我国31个省级行政区家庭经营收入及影响因素的相关数据,运用面板数据聚类的方法,根据各省级行政区的农业综合发展条件,将31个省级行政区分为5类。运用偏最小二乘法分别测度了5类地区的家庭经营收入影响因素,建立了回归模型,并对比分析了各类地区之间的异同。得到以下结论:(1)农作物播种面积、除涝面积、自然条件、农户固定资产投资额、机械动力、农业保险、人均地区生产总值、农林水事务支出、城镇人口比率在各类地区的回归模型中系数都为正,其中农作物播种面积、地区经济水平、国家财政支出、和城镇化发展水平的影响较为显著。我国家庭经营收入的增长,首先受农业基础要素投入的影响,其次依靠地区经济发展带动,政府政策扶持,城镇化发展进程推进。(2)综合对比5类地区影响正向显著的指标之间的差异,第一类地区由于农户兼业化和户籍登记问题,模型解释能力较差;农业综合发展条件较好的第二类地区的正向显著指标为人力资本投入指标和二三产业发展指标;第三类地区正向显著指标为机械动力和农户人力资本投入这类现代要素投入指标;第四类地区为农作物播种面积、农户固定资产投资等传统要素投入指标;农业综合发展条件最差的第五类地区的显著性指标为反映农户身体素质的指标。根据以上结论,从5类地区的实际情况出发,以补齐各地的能力缺口为导向,从完善农业基础设施,补齐公共服务短板;加快城镇化进程,提升农村劳动力素质;加快农业现代化建设,加强产业内部融合;建立农业产业化机制,推进农业科技创新;发展智慧农业,完善农业社会化服务这些方面,分别对5类地区梯次化的提出促进农户家庭经营收入增长的对策建议。

关键词：家庭经营收入面板数据聚类偏最小二乘回归

基于时间序列模型和面板数据聚类的中国外汇储备分析

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基于时间序列模型和面板数据聚类的中国外汇储备分析

作者：李凯南京师范大学

学位级别：硕士

随着经济全球化程度的不断加深,世界上各国的外汇储备量规模均不断扩大。一方面,外汇储备量对维持国内经济稳定、保证全球经济贸易正常运转起着重要作用,同时也是防范金融风险的重要手段;但另一方便,高外汇储备量也会带来许多问题,例如... 详细信息

随着经济全球化程度的不断加深,世界上各国的外汇储备量规模均不断扩大。一方面,外汇储备量对维持国内经济稳定、保证全球经济贸易正常运转起着重要作用,同时也是防范金融风险的重要手段;但另一方便,高外汇储备量也会带来许多问题,例如面临着储备货币贬值的风险。改革开放以来,我国外汇储备量规模不断攀升,目前已位居世界第一,且远超第二名的日本,因此对外汇储备进行相关研究显得尤为重要。本文主要分为两个部分:第一部分对我国外汇储备量利用时间序列分析的方法进行了建模分析,主要构建了两个模型:第一个模型选取了我国1999年至2015年的外汇储备量月度数据,通过平稳性检验、白噪声检验和ARCH效应检验等方法,构建出了一个ARMA（1,1）-ARCH（2）模型;第二个模型选取了我国1995年至2015年的外汇储备量、货币供应量和对外贸易进出口总值的月度数据,运用平稳性处理、格兰杰因果检验和脉冲响应分析等方法,构建了一个VAR（2）模型。随后利用上述构建的两个模型进行了预测,并对比了预测效果,结果表明VAR（2）模型的预测效果更优。第二部分利用澳大利亚、加拿大、瑞士、美国、中国、印度和南非等共计18个国家的2005年至2015年的年度外汇储备量面板数据,根据不同的相似性准则进行了面板数据聚类分析。结果表明,若按照全时绝对量距离作为样品间相似性准则时,中国将独一类,因为中国的外汇储备量规模已远超他国;若按照全时增速距离作为样品间相似性准则时,中国与墨西哥、挪威的相近。最后总结了两部分研究结果,并给出了相关政策性建议。

关键词：外汇储备时间序列模型面板数据聚类

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基于混合高斯模型的面板数据聚类研究

基于混合高斯模型的面板数据聚类研究

作者：黄咏宁华南理工大学

学位级别：硕士

面板数据的聚类有两个核心的问题:一是样本间相似程度的表征问题,二是类簇之间的区分问题,即聚类算法的选择问题。现有针对面板数据的聚类研究大多采用线性技术测度样本间相似程度,即通过线性方法将三维面板数据集转化为二维平面数据集... 详细信息

面板数据的聚类有两个核心的问题:一是样本间相似程度的表征问题,二是类簇之间的区分问题,即聚类算法的选择问题。现有针对面板数据的聚类研究大多采用线性技术测度样本间相似程度,即通过线性方法将三维面板数据集转化为二维平面数据集,进而采用硬聚类算法完成样本聚类。然而,由于面板数据特有的动态性与结构性,其变量间往往存在非线性相关关系,线性技术显然无法准确地描述变量的非线性特征。此外,面板数据的复杂聚类过程使得聚类结果存在较大的不确定性,而常用的硬聚类算法无法度量这种不确定性。本文将针对以上问题展开研究。本文包括以下四方面内容:第一,提出以核主成分分析(KPCA)对面板数据进行预处理,通过核主成分算法提取非线性变量的数据特征、计算核主成分得分,实现对样本同质性的测度及面板数据的平面化;第二,针对硬聚类算法难以描述面板数据聚类的不确定性,引入了基于混合高斯模型(GMM)的概率软聚类算法。通过估计混合高斯模型参数,可得到各聚类类簇的近似分布函数及样本点聚于各类簇的后验概率矩阵。根据具体分布函数及概率值大小,不仅能实现对样本的软聚类,还能对聚类结果的不确定性加以定量的描述;第三,以2012-2014年134家房地产上市企业的财务面板数据为例,对上述方法的可行性进行实证分析;第四,从控制变量的角度出发,分别对核主成分预处理和基于混合高斯模型的概率聚类设置对照实验,证明本文所提出方法的有效性。本文的主要结论有:第一,基于核主成分分析及混合高斯模型的聚类方法能作为面板数据聚类的一种系统性方法,具有一定的实践应用价值;第二,对于一类变量非线性相关的面板数据,核主成分算法对数据非线性特征的提取能力及综合能力显著地强于线性算法;第三,基于混合高斯模型的概率软聚类算法在聚类结果上与硬聚类算法相近,但能为聚类结果的不确定性提供更多的描述性信息。本文的贡献之处体现在:第一,提出一种针对非线性面板数据的可行、有效的聚类方法,扩展了聚类分析的应用范围;第二,通过编写Matlab程序实现该聚类方法的实证分析,不仅方便该方法在实践中的应用及方法的扩展改进,也促进Matlab软件在国内的推广应用。

关键词：面板数据聚类非线性变量不确定性核主成分分析混合高斯模型

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中国式现代化视域下的测度、演化与模式

哈尔滨师范大学社会科学学报 2024年第1期15卷 73-82页

作者：廖信林张计生安徽财经大学经济学院安徽蚌埠233030

文章基于新发展理念并结合中国式现代化的五大特征,构建了经济现代化、创新现代化、共享现代化、生态现代化、治理现代化五个维度的中国式现代化指标体系,依据各省统计年鉴和百度指数数据使用熵权法测算2012-2021年中国31个省份的中国... 详细信息

文章基于新发展理念并结合中国式现代化的五大特征,构建了经济现代化、创新现代化、共享现代化、生态现代化、治理现代化五个维度的中国式现代化指标体系,依据各省统计年鉴和百度指数数据使用熵权法测算2012-2021年中国31个省份的中国式现代化水平。采用核密度估计、σ收敛模型、β收敛模型和基于动态时间规整的面板数据K中心点聚类算法,分析了中国式现代化的动态演化特征、收敛机制以及发展的模式。研究结果表明:2012-2021年中国式现代化水平逐步提升;东部地区的中国式现代化水平最高,中部地区的增速最高,西部和东北地区存在中国式现代化水平低且增长乏力的问题;全国各省份的中国式现代化水平绝对收敛速度为0.7%,条件收敛速度为3%,不存在σ收敛;聚类分析发现存在发展型和变革型两类中国式现代化模式:发展型中国式现代化以经济现代化为抓手,在共享现代化和生态现代化上表现优异;变革型中国式现代化勇于变革制度寻求突破创新,侧重于治理现代化和创新现代化。

关键词：中国式现代化指标体系收敛分析动态时间规整面板数据聚类

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数字普惠金融省域发展特征及影响因素研究

统计与决策 2023年第11期39卷 139-144页

作者：刘原宏杨治辉安徽财经大学统计与应用数学学院安徽蚌埠233000

文章使用2013—2020年省级面板数据,建立基于“绝对量”“增量”“增速”“变异程度”四项指标的综合距离面板数据聚类方法对我国数字普惠金融省域发展特征进行分析,并采取半参数理论的分析方法研究数字普惠金融发展的影响因素。研究发... 详细信息

文章使用2013—2020年省级面板数据,建立基于“绝对量”“增量”“增速”“变异程度”四项指标的综合距离面板数据聚类方法对我国数字普惠金融省域发展特征进行分析,并采取半参数理论的分析方法研究数字普惠金融发展的影响因素。研究发现:第一,我国数字普惠金融的发展在省域层面上存在明显的异质性。从空间上看,经济发达的沿海地区和经济欠发达的内陆地区的数字普惠金融发展特征具有较大差异,青海、贵州、西藏的数字金融发展均呈现高增长量、高增速、高波动的特征。第二,数字经济发展、居民金融素养、金融规模均对我国数字普惠金融发展具有显著的线性促进作用,而投资规模和金融风险存在一定的非线性影响。具体来说,投资规模过大不利于数字普惠金融的发展,金融安全性过高会对数字普惠金融发展产生抑制作用。

关键词：数字普惠金融面板数据聚类半参数理论

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