简介:如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
简介:利用"211工程"高校2009-2013年的面板数据,采用DEA视窗分析方法和DEA跨时期分析方法,分别对样本高校理工农医学科和人文社会学科科研活动投入产出的纯技术效率进行动态评价;并利用刀切法和频数分析方法,对纯技术效率值进行稳健性检验,异常值对效率得分的影响很小,效率得分排序相对稳定;采用Tobit回归分析方法,分析影响纯技术效率无效的外部环境因素,院校类型对纯技术效率产生显著影响。
简介:对两水平模型与静态面板数据模型进行对比分析:多水平模型主要用于分析具有层次结构的统计数据,面板数据模型是针对面板数据而提出的一种应用广泛的计量经济模型。面板数据可以看成是具有截面水平与时间水平的两层数据,两水平模型也能对面板数据进行分析,在一定条件下具有一定的相似性。因此,提出多水平的静态面板数据模型,为分析具有多个层次结构的面板数据提供分析工具。
简介:区域创新环境是区域创新系统的参与要素,是区域创新行为主体在互动过程中所形成的静态与动态相结合的社会环境,在区域经济的发展和企业创新绩效的提高过程中扮演着越来越重要的角色。为衡量不同区域的创新环境,首先,本文从基础设施、人文环境、经济环境、投融资环境及政府环境等方面构建了区域创新环境的评价指标体系,运用层次分析法和熵值法对中国30个省域在2011-2015年间的区域创新环境进行了评价。其次,为进一步分析不同省域创新环境的差异性原因,本文分别测度了各省域在五个二级指标层下的评价值。结果表明不同省域创新环境存在显著差异,且随着时间的推移,区域创新环境呈现不同层次的提升。另外,研究发现经济环境因素对区域创新环境的影响最大,其次是政府环境、人文环境和投融资环境,基础设施环境影响最小。最后,根据研究结果,提出了相关建议。