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中国R&D强度区位分布条件因素的差异分析——基于稳健MM估计的EBA模型的实证研究

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工业技术经济 2015年第1期34卷 49-59页

作者：王立平王璐璐合肥工业大学合肥230601

依据空间计量经济学的相关理论,运用稳健MM估计的EBA（异常值检验的极值边界分析）模型,采用中国30个省际区域2002~2012年的面板数据,实证研究中国东部、中部、西部地区R＆D强度区位分布条件的＂稳健性（Robust）＂影响因素。结果表明... 详细信息

依据空间计量经济学的相关理论,运用稳健MM估计的EBA（异常值检验的极值边界分析）模型,采用中国30个省际区域2002~2012年的面板数据,实证研究中国东部、中部、西部地区R＆D强度区位分布条件的＂稳健性（Robust）＂影响因素。结果表明：我国东部、中部、西部各地区的R＆D强度存在差异,且其影响因素也不尽相同。R＆D强度较高的东部地区,科技水平、市场规模、固定资产投资、要素禀赋等4个因素对中国R＆D强度具有抗干扰的＂稳健性＂影响;R＆D强度中等的中部地区,3个＂稳健性＂影响因素是政府公共政策、科技水平和要素禀赋;而对于R＆D强度较低的西部地区,技术创新和要素禀赋对提高R＆D强度作用具有＂稳健性＂。由此揭示我国R＆D强度的发展规律以及各区域间的差异性,并根据实证结论提出一些政策建议,为各地区制定科技政策目标和实施方案提供经验证据和决策参考。

关键词： R&D强度区位分布 MM估计极值边界分析差异分析

中国R&D强度区位分布条件因素的差异分析——基于稳健MM估计的EBA模型的实证研究

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中国R&D强度区位分布条件因素的差异分析——基于稳健MM估计的EBA...

作者：王璐璐合肥工业大学

学位级别：硕士

伴随着经济的快速增长,R&D强度问题成为政府部门关注的焦点。在研究中国各地区R&D强度时,一些问题值得我们思考：R&D强度的影响因素是否存在地区性差异。不同的影响因素作为研究对象对各地区进行“稳健性”检验,从而弄清哪些是共性因素... 详细信息

伴随着经济的快速增长,R&D强度问题成为政府部门关注的焦点。在研究中国各地区R&D强度时,一些问题值得我们思考：R&D强度的影响因素是否存在地区性差异。不同的影响因素作为研究对象对各地区进行“稳健性”检验,从而弄清哪些是共性因素,哪些是个性因素,哪些是促进因素,哪些是阻碍性因素。根据空间计量的相关经济学理论,采用稳健MM估计的EBA(异常值检验的极值边界分析)模型,利用中国30个省际区域(西藏除外)2002-2012年(11年)的面板数据,通过实证研究对中国东中西部各地区R&D强度区位分布条件的影响因素进行“稳健性(robust)”检验。主要研究结论如下：我国东部、中部、西部三个地区的R&D强度存在明显差异,并且影响R&D强度的稳健性因素也具有显著差异。(1)东部地区的R&D强度相对较高,在对中国R&D强度的抗干扰的“稳健性”影响因素检验的过程中,科技水平、市场规模、固定资产投资、要素禀赋这4个因素通过了“稳健性”检验;(2)R&D强度中等的中部地区,政府公共政策、科技水平和要素禀赋对提高R&D强度作用具有“稳健性”。(3)而对于R&D强度较低的西部地区,2个“稳健性”影响因素是技术创新和要素禀赋。根据实证结论对各地区R&D强度的加强提出具有针对性地政策意见,为各地区制定差别化的科技政策目标及实施手段：(1)调整财政科技投入结构,完善财政科技投入体制,加大财政科技投入力度。(2)完善和健全知识产权立法,提高知识产权执法水平。(3)积极转变经济增长方式,从粗放式生产向技术创新型发展。(4)加大产学研科技平台的固定投资,提供良好的研发设备基础。(5)以技术创新为手段,推动经济的持续增长。(6)营造宽松的人才引进政策,重点建设高科技人才引进平台。从而为各地区政府部门制定科技目标和政策举措提供参考依据和决策建议。

关键词： R&D强度区位分布决定因素极值边界分析 MM估计

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基于MM估计的转子不平衡量的识别研究

科技创新与应用 2019年第11期9卷 15-18页

作者：柳林冲张海鹏上海汽车集团股份有限公司乘用车分公司上海201804

旋转机械转动质量的不平衡分布是造成其运行振动过大影响安全运行、加工设备制造精度不稳定等问题的重要因素,如何准确识别转子不平衡量的大小及相位是动平衡问题研究的重点。利用传统的最小二乘法计算的转子不平衡量受异常值影响较大... 详细信息

旋转机械转动质量的不平衡分布是造成其运行振动过大影响安全运行、加工设备制造精度不稳定等问题的重要因素,如何准确识别转子不平衡量的大小及相位是动平衡问题研究的重点。利用传统的最小二乘法计算的转子不平衡量受异常值影响较大。加权最小二乘法需要对振动数据的处理较为繁琐并且权重大小难以确定。现提出基于MM估计的转子不平衡量的识别方法,MM估计是同时基于M估计和S估计并吸收两者的优点以获得高的崩溃点和高的渐近效率的稳健回归方法,具有高效且稳健的优点。通过实验证明,该方法可以较准确的得到转子的不平衡量,从而提高动平衡校准精度。

关键词：转子动平衡最小二乘法 MM估计稳健回归方法

混合回归模型参数MM估计的迭代算法及其收敛性

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工程数学学报 1992年第2期9卷 63-68页

作者：朱燕堂候玉华西北工业大学河南大学

本文在[1]与[2]的基础上,给出混合回归模型参数两步M估计的一个迭代算法,并证明了这种算法的收敛性,最后通过随机模拟结果和一个实例,比较了两步M估计与两步最小二乘估计的优劣。

关键词：混合回归模型 MM估计迭代算法

参数估计的新进展——稳健MM估计在平差上的应用

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同济大学学报（自然科学版） 1989年第4期17卷 467-474页

作者：施一民金国雄同济大学测量系

本文在评述当前稳健估计在测量平差上应用的基础上,进一步提出应采用双重型M估计,即MM估计,使之更符合测量平差的实际需要。由MM估计所得的刻度参数(scale parameter),不仅可进一步保证位置参数(location parameter)的稳健性,而且由于... 详细信息

本文在评述当前稳健估计在测量平差上应用的基础上,进一步提出应采用双重型M估计,即MM估计,使之更符合测量平差的实际需要。由MM估计所得的刻度参数(scale parameter),不仅可进一步保证位置参数(location parameter)的稳健性,而且由于其本身的稳健性,使它比中误差更能合理地反映观测精度。

关键词： MM估计位置参数刻度参数平差

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重尾估计在金融数据中的应用

哈尔滨理工大学学报 2019年第2期24卷 96-102页

作者：陈海龙黄飞谢晟哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

重尾分布是存在于许多高频时间序列的边缘分布,而且在尾部存在着大量的信息。基于重尾分布尾指数估计的Hill估计方法提出优化改进的AvHill估计方法,该方法成功地降低了Hill估计的方差。同时,融合矩估计方法和最大似然估计方法的思想,给... 详细信息

重尾分布是存在于许多高频时间序列的边缘分布,而且在尾部存在着大量的信息。基于重尾分布尾指数估计的Hill估计方法提出优化改进的AvHill估计方法,该方法成功地降低了Hill估计的方差。同时,融合矩估计方法和最大似然估计方法的思想,给出重尾评测的MM估计,其在渐近方差上也低于Hill估计。基于理论仿真随机获取的1000个数据进行评测方法的比较分析,Hill估计、AvHill估计和MM估计在的测试中表现了各个估计的稳定程度并在不同的数据容量中表现出了不同的优点。针对股票数据的涨跌绝对值的测试中,将3种方法进行综合运用估计,通过对3种估计方法的交点进行数据上的分段,可发现各种估计方法在不同的数据容量中的优缺点以及各种估计方法的优缺点。

关键词：重尾估计 Hill估计 AvHill估计 MM估计股票数据

基于回归分析方法下公共交通对经济增长的影响分析

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数学的实践与认识 2017年第5期47卷 25-30页

作者：陈明明周国光马江洪马靖莲陕西科技大学文理学院陕西西安710021 长安大学经济与管理学院陕西西安710064 长安大学理学院陕西西安710064 西安财经学院管理学院陕西西安710100

随着社会经济的发展及人们环保意识的不断增强,公共交通事业的发展及其投资力度不断加大,公共交通在给人们带来方便的同时也在带动着经济的发展.通过扩展的生产函数模型,采用普通最小二乘方法对2003-2012年间的公共交通数据进行估计分析... 详细信息

随着社会经济的发展及人们环保意识的不断增强,公共交通事业的发展及其投资力度不断加大,公共交通在给人们带来方便的同时也在带动着经济的发展.通过扩展的生产函数模型,采用普通最小二乘方法对2003-2012年间的公共交通数据进行估计分析,并找出有异常值的样本点,然后利用稳健MM估计方法进行估计,结果表明公共交通变量对经济的影响具有正相关作用.

关键词：公共交通生产函数 OLS估计 MM估计经济增长

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重尾分布研究及应用

重尾分布研究及应用

作者：黄飞哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

重尾分布广泛地遍布在许多生活、科学等高频时间序列数据的领域中,像经济、保险、词频等领域的数据分布差不多都符合重尾分布的特征。由于重尾分布的尾部会携带大量的重要信息,因此正确地描述重尾分布函数,是获得这些信息的关键所在。... 详细信息

重尾分布广泛地遍布在许多生活、科学等高频时间序列数据的领域中,像经济、保险、词频等领域的数据分布差不多都符合重尾分布的特征。由于重尾分布的尾部会携带大量的重要信息,因此正确地描述重尾分布函数,是获得这些信息的关键所在。像金融数据中的股票数据则需要进行极值现象的分析与评估,以进一步防止极端的现象出现,这可能会导致广大股民和公司经营以及社会的经济受到不可挽回的影响。本篇论文详细地分析与比较基于极值理论的重尾分布理论及重尾估计方法,并根据它们各自的优缺点提出了新的重尾估计方法以及在新的领域进行实验与应用。Hill估计在重尾分布的尾指数估计理论中是十分重要的估计方式,但是它仍旧不可避免地存在着缺点。我们在本文中基于Hill估计并适当地提出了Hill估计的改进方法Av Hill估计方法,该方法成功地降低了Hill估计的方差,并对其利用Matlab R2014B进行仿真研究。从整体上看,Av Hill方法在重尾估计方法中要优于Hill估计方法。并将Hill估计与Av Hill估计共同应用于词频统计数据领域,通过对词频领域的应用,我们发现Av Hill估计要优于Hill估计。在Hill估计和Av Hill估计应用在词频统计领域中,发现了它们在实际应用中的优缺点。同时,融合矩估计方法和最大似然估计方法的思想,给出重尾评测的混合矩估计（Mixed Moment Estimators,mm）,简称MM估计,其在渐近方差上也低于Hill估计。我们利用Matlab R2014B对Hill估计、Av Hill估计和MM估计三种方法进仿真模拟并发现它们在不同的数据容量中表现出了不同的优缺点。由于Hill估计方法在金融领域得到了广泛的应用,因此我们将Hill估计、Av Hill估计与MM估计共同应用在金融数据中的股票数据的涨跌变化量,它们在实际数据应用中也体现出了不同的优缺点。将此三种方法共同应用在股票数据的涨跌的变化值的测试中,进行综合运用估计。这三种方法在股票数据中的应用得了良好的应用。

关键词：重尾分布 Hill估计 Av Hill估计 MM估计

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回归分析中异常值诊断方法的比较研究

回归分析中异常值诊断方法的比较研究

作者：原少斌兰州商学院

学位级别：硕士

回归分析是一种统计学上分析数据的方法，其目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测、控制研究者感兴趣的变量。经典的线性回归模型理论创立以来，被广泛应用于自然科学与社会科... 详细信息

回归分析是一种统计学上分析数据的方法，其目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测、控制研究者感兴趣的变量。经典的线性回归模型理论创立以来，被广泛应用于自然科学与社会科学等许多领域中，并取得许多成果。但是应用回归分析的时候经常存在异常值，这些异常值会直接影响到我们所做的回归模型与现实情况是否能很好地拟合、以及参数估计的精确程度、模型的稳定程度等一系列涉及到回归分析本身的问题。因此，对异常值的诊断和处理是一个兼具理论意义和实际意义的问题。异常值的诊断方法一直备受学者们的关注，但是迄今为止，还没有一种标准或者广泛适用的方法。本文对应用较为广泛的两类诊断异常值的方法——基于LS的和基于稳健回归的诊断方法做了一定的介绍。论文先简要介绍了前一类方法，并对该类方法进行了总结，指出各种方法在应对不同异常值诊断时存在的缺陷，进而引出后一类方法，本文的重点也在于研究回归分析中稳健的异常值诊断方法，通过模拟，研究各种方法在异常值诊断中的效率，并且将几种常用稳健诊断方法的效率进行比较，探讨不同异常值出现的情况下，最为有效的诊断方法。论文共分六部分，首先是绪论部分，主要给出回归分析中有关异常值的综述总结;第二部分主要介绍有关异常值的定义、分类及各种异常值对回归分析结果的影响;第三部分主要讨论目前对回归分析中异常值诊断和处理的方法以及各种方法的适用性和不足;第四部分通过模拟出各种情况的异常值，在简单回归模型和多元回归模型中分别采用常用的几种异常值诊断方法，将各个方法的诊断效率进行比较;第五部分给出真实案例并进行分析;最后介绍本文的结论、不足及未来的工作。

关键词：异常值回归分析稳健回归 OLS估计 MM估计