函数型数据下广义分位数回归模型的PM_(2.5)分析

1

作者 郑禹 罗双华 周锦涛 《湖北民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期375-380,共6页

为了得到PM_(2.5)浓度更稳健、更精准的预测结果,将广州市PM_(2.5)浓度由离散数据化为函数型数据,引入温度、湿度、风级3个变量并结合广义分位数回归模型来研究2022-2023年广州市PM_(2.5)问题。利用季节项分解、函数型主成分分析等方法... 为了得到PM_(2.5)浓度更稳健、更精准的预测结果,将广州市PM_(2.5)浓度由离散数据化为函数型数据,引入温度、湿度、风级3个变量并结合广义分位数回归模型来研究2022-2023年广州市PM_(2.5)问题。利用季节项分解、函数型主成分分析等方法,得出广义分位数函数,以此对未来时刻PM_(2.5)浓度值进行预测,并利用函数型主成分分析描述PM_(2.5)浓度函数的动态特征。分析结果显示,温度、湿度对PM_(2.5)浓度有显著影响。将离散数据化为函数型数据后进行分析将极大提高数据的稳定性,并能更好地揭示PM_(2.5)的规律和特征;在分位点τ=0.8时的广义分位数函数能使最终预测值与真实值拟合最好,4个主成分函数即可概述复杂多变且高维的PM_(2.5)实时浓度。该研究达到了分析、解释、预测的目的,能为出行及PM_(2.5)防控等提供参考。 展开更多

关键词 函数型数据 广义分位数回归 PM_(2.5) 温度 湿度 风级

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基于函数型数据分析和广义分位数的PM2.5数据探究 被引量：6

2

作者 朱佳 冯峥晖 陈正宇 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2021年第5期771-784,共14页

PM2.5浓度数据具有函数型数据的特性,并且时常出现极端情况。本文结合函数型数据分析和广义分位数回归两种方法,用基于函数型主成分和广义分位数回归的时间序列预测方法描述PM2.5浓度的函数动态,刻画PM2.5数据分布的尾部特征,并进行预测... PM2.5浓度数据具有函数型数据的特性,并且时常出现极端情况。本文结合函数型数据分析和广义分位数回归两种方法,用基于函数型主成分和广义分位数回归的时间序列预测方法描述PM2.5浓度的函数动态,刻画PM2.5数据分布的尾部特征,并进行预测.基于北京PM2.5浓度数据,引入风向、风级气象因素,使用上述方法,尝试对PM2.5浓度进行较为有效的預测.实证结果显示,函数型主成分分析能较好地揭示PM2.5浓度的特征和规律,相比于确定性季节成分方法和时间序列ARIAM方法,本文采用的方法具有更小的平均绝对相对误差和均方相对误差,有更好的预测表现. 展开更多

关键词 PM2.5 函数型数据分析 广义分位数回归

原文传递

教育会扩大流动人口收入差距吗? 被引量：11

3

作者 于潇 陈世坤 《教育与经济》 CSSCI 北大核心 2019年第5期30-42,共13页

以人力资本理论为基础,构建广义分位数回归模型(GQR)处理教育内生性问题,采用2015年全国流动人口动态监测调查数据实证分析了教育对流动人口收入差距的影响。研究表明:教育会扩大流动人口总体收入差距;城城流动人口教育回报率的收入分... 以人力资本理论为基础,构建广义分位数回归模型(GQR)处理教育内生性问题,采用2015年全国流动人口动态监测调查数据实证分析了教育对流动人口收入差距的影响。研究表明:教育会扩大流动人口总体收入差距;城城流动人口教育回报率的收入分层呈现阶段性变化,教育对城城流动人口中高收入群体的增收作用大于中低收入群体;在乡城流动人口中则呈现相反的结果,教育回报率在低收入群体中更高,排除最高收入组,教育可以缩小乡城流动人口群体的组内收入差距。 展开更多

关键词 教育回报率 异质性 广义分位数回归 流动人口

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公共教育财政投入、家庭教育支出与义务教育阶段学生认知能力发展 被引量：8

4

作者 方超 《国家教育行政学院学报》 CSSCI 北大核心 2021年第8期25-34,共10页

在充分考虑家庭教育支出对家庭经济文化背景的阶层依附性时,公共教育财政投入能否促进认知能力发展值得学术界深入讨论。利用中国教育追踪调查数据,通过两阶段工具变量估计处理内生性问题后,发现单纯扩大公共教育财政投入不利于提高学... 在充分考虑家庭教育支出对家庭经济文化背景的阶层依附性时,公共教育财政投入能否促进认知能力发展值得学术界深入讨论。利用中国教育追踪调查数据,通过两阶段工具变量估计处理内生性问题后,发现单纯扩大公共教育财政投入不利于提高学生在认知能力测试中的表现;进一步通过IV-Probit回归进行机制分析,发现公共教育财政投入与家庭校外补习参与之间呈U型曲线的变动关系;最后通过广义分位数回归框架进行异质性分析,发现公共教育财政投入对于认知能力发展的异质性影响表现为M型曲线。公共教育财政投入应充分考虑家庭教育支出的阶层差异,通过多元化的义务教育补偿方式方可推动义务教育结果公平。 展开更多

关键词 公共教育财政投入 家庭教育支出 务教育结果表现 工具变量 广义分位数回归

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数字普惠金融的农民增收效应及作用机制研究 被引量：21

5

作者 王永仓 王小华 《江南大学学报（人文社会科学版）》 2022年第3期56-77,共22页

文章基于2011-2018年的省级面板数据,实证检验了数字普惠金融发展对农民收入增长的影响效应及作用机制。研究结果表明:(1)数字普惠金融及各维度对农民收入增长存在显著的正向影响,采用工具变量法对内生性进行控制后的估计结果依然具有... 文章基于2011-2018年的省级面板数据,实证检验了数字普惠金融发展对农民收入增长的影响效应及作用机制。研究结果表明:(1)数字普惠金融及各维度对农民收入增长存在显著的正向影响,采用工具变量法对内生性进行控制后的估计结果依然具有稳健性,数字金融的各项业务发展也促进了农民收入增长;(2)数字普惠金融及各维度显著促进了经营性收入、工资性收入、转移性收入及财产性收入增长,进而带动农民增收;(3)数字普惠金融及各维度显著促进了各区域的农民收入增长,尤其是对西部地区农民收入增长的作用力度最强,在不同收入分位数的群体均能从数字普惠金融发展中获益,尤其是低收入群体的获益较多,体现出数字金融促进农民收入增长具有包容性特征;(4)总体上,农村人力资本对数字普惠金融的增收效应的调节作用不显著,但是人力资本对数字金融各维度的增收效应的调节作用具有结构性差异。当前我国数字普惠金融进入深度发展阶段,应完善乡村地区数字金融基础设施建设和数字金融监管体系,加速改造农村人力资本,深化数字普惠金融与农村经济融合发展,以提高数字普惠金融发展水平,促进农村经济高质量发展,推动农民收入持续增长。 展开更多

关键词 数字普惠金融 人力资本 农民收入增长 广义分位数回归 调节效应

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竞争环境、制造业创新与集约化生产 被引量：1

6

作者 刘朝煜 周之瀚 黄桂田 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2022年第6期13-32,共20页

本文通过建立包含代表性家庭、制造业企业和潜在企业的三部门动态一般均衡模型,刻画了企业在产品生产和研发创新领域的竞争,并在世界银行2012年中国企业调查数据的基础上,运用广义分位数回归方法实证检验制造业企业的集约化生产水平与... 本文通过建立包含代表性家庭、制造业企业和潜在企业的三部门动态一般均衡模型,刻画了企业在产品生产和研发创新领域的竞争,并在世界银行2012年中国企业调查数据的基础上,运用广义分位数回归方法实证检验制造业企业的集约化生产水平与竞争环境之间的联系。回归结果表明:首先,制造业企业是否下设多个机构及其所在城市共同构成企业竞争环境的有效工具变量;其次,制造业企业集约化生产水平与企业竞争环境之间具有显著的正相关关系,并且这一关系加总至制造业产业层面后依然成立;最后,机制分析表明制造业企业竞争环境对集约化生产水平的影响将通过企业的实际创新绩效进行传导。本文的实证结果有效地印证了理论模型的结论,并为政府改善制造业企业竞争环境及引导企业创新提供了合理的支撑。 展开更多

关键词 竞争环境 制造业创新 集约化生产 动态一般均衡 广义分位数回归

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线上再生产何以继续:数字惯习、线上补习对城乡学生学业成就的影响研究 被引量：1

7

作者 潘士美 《教育学报》 CSSCI 北大核心 2022年第4期139-155,共17页

网络时代的教育焦虑在疫情后已悄然从“线下”逐渐转移到“线上”,但目前尚缺乏对线上相关教育的社会再生产机制研究。借助广义分位数回归法(GQR)对PISA2015中国四省市数据进行分析,结果表明:城市学生在数字惯习上占有广泛优势,“利于... 网络时代的教育焦虑在疫情后已悄然从“线下”逐渐转移到“线上”,但目前尚缺乏对线上相关教育的社会再生产机制研究。借助广义分位数回归法(GQR)对PISA2015中国四省市数据进行分析,结果表明:城市学生在数字惯习上占有广泛优势,“利于学习”的数字惯习在中等以及高成就学生中能比同位乡镇学生更好地转化为成就优势。网络也是一把双刃剑,城市学生在获得更多数字资源的同时,利用数字设备进行娱乐对城市学生的成就产生了较为广泛的消解作用。尽管乡镇家庭更愿意做出线上补习决策,但线上补习对乡镇中低成就群体产生了更为明显的负面影响,这造成了新的城乡不平等。交互效应显示,只有一小部分高成就的城市学生能够将惯习优势通过线上补习转化为成就优势。这启示我们,要进一步关注再生产理论在互联网时代的发展,在加强学生良好数字惯习引导的同时,也要进一步警惕和研究线上补习的质量问题。 展开更多

关键词 数字惯习 线上补习 学生成就 再生产 广义分位数回归

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政治信任的群体异质性研究

8

作者 董智虹 周婷 +1 位作者 邱雅珍 陈晓晓 《统计与管理》 2020年第5期99-104,共6页

政治信任是保障政权合法性和维持政治权威的重要基础,政治信任也是一个不断变化的动态过程。对正处于转型期的中国,维持高水平的政治信任对政府全面深化改革有重大意义。基于2017年中国社会状况综合调查的数据,从社会经济地位、教育水... 政治信任是保障政权合法性和维持政治权威的重要基础,政治信任也是一个不断变化的动态过程。对正处于转型期的中国,维持高水平的政治信任对政府全面深化改革有重大意义。基于2017年中国社会状况综合调查的数据,从社会经济地位、教育水平、公民意识三个层面探讨了群体异质性对政治信任的影响。研究发现,社会经济地位越高,政治信任水平越高;而公民意识越强,政治信任水平则会降低。教育水平在中低水平与高水平的政治信任上呈现不同的影响。进一步分析发现,社会经济水平与公民意识对中央与地方政府的信任存在明显差异。 展开更多

关键词 政治信任 异质性 央地差异 广义分位数回归

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土地流转、农户增收与收入不平等——基于“反事实”框架的实证分析 被引量：7

9

作者 邓远远 郭焱 朱俊峰 《农村经济》 CSSCI 北大核心 2021年第6期33-40,共8页

土地流转在促进农户收入增加的同时,也可能伴生收入分化,对农户收入不平等产生影响。本文基于全国农村固定观察点农户调查数据,使用Heckman处理效应模型和反事实模拟分析法,考察了土地流转对农户收入及其收入不平等的影响。结果发现,土... 土地流转在促进农户收入增加的同时,也可能伴生收入分化,对农户收入不平等产生影响。本文基于全国农村固定观察点农户调查数据,使用Heckman处理效应模型和反事实模拟分析法,考察了土地流转对农户收入及其收入不平等的影响。结果发现,土地流转一方面显著提高了农户家庭收入水平,但另一方面也打破了原来的低水平均衡,带来农村收入不平等扩大,相较于未发生土地流转情境,土地流转情境下农户的收入不平等指数更高。进一步分析发现,土地流转对高收入农户的收入促增效应大于低收入农户,以及低收入农户参与土地流转面临更高的“进入”门槛,是土地流转会扩大农户收入不平等的重要原因。据此建议,政府在积极培育和完善土地流转市场的同时,相关的制度设计还应有意识地向贫困地区和弱势农户倾斜。 展开更多

关键词 土地流转 收入不平等 反事实分析 广义分位数回归

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城市抢“人”大战有利于地区新旧动能转换吗? 被引量：49

10

作者 孙文浩 张益丰 《科学学研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第7期1220-1230,共11页

对当前诸多城市间人才引进引发"抢人大战"的合宜性及综合效应进行理论与实证研究具有较强的现实意义和学术价值。面板计量实证检验发现全国、东、中、西部地区均呈现出人才集聚对高技术产业、传统产业的集聚具有显著非线性影... 对当前诸多城市间人才引进引发"抢人大战"的合宜性及综合效应进行理论与实证研究具有较强的现实意义和学术价值。面板计量实证检验发现全国、东、中、西部地区均呈现出人才集聚对高技术产业、传统产业的集聚具有显著非线性影响,满足威廉姆森空间多元集聚效应假说。使用广义分位数(GQR)回归检验发现东、中、西部地区存在人才集聚的最优分位点结构,居于最优分位点的城市在新旧动能转换过程中占据人才集聚有利地位。最后利用最优分位点结构设计高、中、低分位点区间,对参与"抢人大战"主要城市的人才政策进行绩效评价。研究结论是近几年参与"抢人大战"的城市科研人才集聚程度逐步提高,但集聚结构逐渐恶化;东、西部地区相关城市科研人才集聚偏离最优结构档位,不利于地区新旧动能转换。城市"抢人大战"不仅需在数量层面上引智招才,更需根据最优分位点实现相机抉择来吸纳高层次科研人才。 展开更多

关键词 R&D人才集聚质量 高技术产业集聚 传统产业集聚 新旧动能转换 广义分位数回归

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基于深度学习的乘用车市场预警模型研究 被引量：1

11

作者 张立文 朱周帆 +1 位作者 郝鸿 无 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2020年第11期2136-2150,共15页

经过半个多世纪的发展,中国已经成为全球最大的汽车生产基地以及消费市场.在此背景下,如何对汽车市场销量进行预警备受关注,但是至今尚无精确有效的预警模型.文章基于分位数广义自回归条件异方差模型(QGARCH)与长短期记忆网络模型(LSTM... 经过半个多世纪的发展,中国已经成为全球最大的汽车生产基地以及消费市场.在此背景下,如何对汽车市场销量进行预警备受关注,但是至今尚无精确有效的预警模型.文章基于分位数广义自回归条件异方差模型(QGARCH)与长短期记忆网络模型(LSTM)构建了一个针对国内乘用车市场的精确有效的预警系统.第一步,文章根据QGARCH模型构建了具有时变性与较强解释性的预警区域.第二步,通过对已有的数据进行处理后,根据LSTM模型对国内乘用车市场销量的同比增速进行预测.文章将LSTM预测结果与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极端梯度提升树(Xgboost)等模型的预测结果进行了比较,验证了LSTM模型在乘用车市场销量预测上的优势.最后,基于QGARCH模型与LSTM模型构建了一个精确有效的预警体系.结果显示,文章构建的预警体系能够准确预测未来乘用车市场的预警情况且具有较强解释性,对汽车企业具有极大的参考价值. 展开更多

关键词 汽车市场 分位数广义自回归条件异方差模型 深度学习 长短期记忆网络模型 预警体系

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