累加多層統(tǒng)計模型的建立及其在經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用研究

內(nèi)容概要

本書建立了能解決具有層結(jié)構(gòu)的小樣本數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)模型的具體形式難以確定情形的系列累加多層統(tǒng)計模型；并對新模型的參數(shù)估計方法，殘差估計方法，殘差新模型，新舊數(shù)據(jù)間關(guān)系的新模型，多重共線性的克服，在異常方面的預(yù)測等問題進(jìn)行了研究；應(yīng)用了系列累加多層統(tǒng)計模型到香蕉組織績效以及泛珠三角經(jīng)濟(jì)合作區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長研究中；系列累加多層統(tǒng)計模型的分析與預(yù)測結(jié)果符合實際。

作者簡介

劉殿國，1963年生，應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后，主要研究方向為多層統(tǒng)計模型、計量經(jīng)濟(jì)模型、運籌與評價。現(xiàn)任海南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計系主任、教授。近年發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，主持和參與國家及省部級課題8項。

書籍目錄

第一章  導(dǎo)論  1.1 研究的背景、目的與意義    1.1.1 研究背景    1.1.2 研究目的    1.1.3 研究意義  1.2 本書的內(nèi)容及其結(jié)構(gòu)  1.3 在應(yīng)用統(tǒng)計的研究中要以研究方法論為指導(dǎo)    1.3.1 集聚與個體    1.3.2 事前假設(shè)與事后假設(shè)    1.3.3 真理性的檢驗與統(tǒng)計檢驗    1.3.4 邏輯分析與統(tǒng)計分析    1.3.5 相關(guān)分析與因果分析  1.4 本書的研究方法第二章  多層的普遍性與多層模型文獻(xiàn)綜述  2.1 多層的普遍性    2.1.1 自然現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)    2.1.2 社會現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)    2.1.3 思維現(xiàn)象中的層結(jié)構(gòu)  2.2 多層統(tǒng)計模型的文獻(xiàn)綜述    2.2.1 在參數(shù)估計方法方面    2.2.2 在處理方差分量方面    2.2.3 在處理誤差方面    2.2.4 在處理多個響應(yīng)變量方面    2.2.5 在非線性多層模型方面    2.2.6 在處理不同類型的數(shù)據(jù)方面    2.2.7 在處理缺失數(shù)據(jù)方面    2.2.8 在析因分析多層結(jié)構(gòu)方程模型方面    2.2.9 多層模型應(yīng)用越來越廣泛第三章  累加多層線性模型的基礎(chǔ)理論  3.1 一般多層線性模型簡介    3.1.1 二層數(shù)據(jù)與單層模型    3.1.2 二層模型的形式    3.1.3 二層模型的估計    3.1.4 殘差估計  3.2 灰色系統(tǒng)模型簡介    3.2.1 灰色系統(tǒng)的含義    3.2.2 灰色系統(tǒng)的建模思想    3.2.3 生成數(shù)據(jù)    3.2.4 灰色模型的分類第四章  多層統(tǒng)計模型在經(jīng)濟(jì)增長中的應(yīng)用研究  4.1 經(jīng)濟(jì)增長的有關(guān)理論    4.1.1 古典經(jīng)濟(jì)增長理論    4.1.2 新古典經(jīng)濟(jì)增長理論    4.1.3 經(jīng)濟(jì)增長因素分析    4.1.4 新經(jīng)濟(jì)增長理論    4.1.5 內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論    4.1.6 巴羅的增長理論  4.2 泛珠三角經(jīng)濟(jì)合作區(qū)經(jīng)濟(jì)增長實證分析    4.2.1 泛珠三角經(jīng)濟(jì)合作區(qū)簡介    4.2.2 數(shù)據(jù)介紹    4.2.3 數(shù)據(jù)分析    4.2.4 結(jié)論與建議第五章  隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的建立  5.1 單變量隨機(jī)系數(shù)的累加多層模型的建立    5.1.1 生成數(shù)    5.1.2 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計模型的形式    5.1.3 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計模型的方差分量模型的參數(shù)估計    5.1.4 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計模型的參數(shù)估計    5.1.5 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計模型的殘差估計    5.1.6 單變量隨機(jī)系數(shù)累加二層統(tǒng)計模型的等價形式  5.2 多變量隨機(jī)系數(shù)累加多層模型的建立    5.2.1 多變量累加二層統(tǒng)計模型的形式    5.2.2 多變量累加二層統(tǒng)計模型的殘差估計    5.2.3 多變量累加二層統(tǒng)計模型的等價形式第六章  隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用研究  6.1 單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用    6.1.1 在香蕉組織績效分析中的應(yīng)用    6.1.2 在香蕉組織績效預(yù)測中的應(yīng)用    6.1.3 在泛珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測巾的應(yīng)用  6.2 多變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用    6.2.1 在香蕉組織績效分析中的應(yīng)用    6.2.2 在香蕉組織績效預(yù)測中的應(yīng)用第七章  改進(jìn)的隨機(jī)系數(shù)的累加多層統(tǒng)計模型建立及其應(yīng)用  7.1 改進(jìn)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的建立    7.1.1 優(yōu)化的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的建立    7.1.2 對數(shù)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的建立    7.1.3 冪的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的建立  7.2 改進(jìn)的單變量隨機(jī)系數(shù)累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    7.2.1 在香蕉績效預(yù)測上的應(yīng)用研究    7.2.2 在泛珠三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測上的應(yīng)用研究第八章  整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立  8.1 單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立    8.1.1 建模的條件    8.1.2 模型的構(gòu)造    8.1.3 參數(shù)估計    8.1.4 殘差整體模式累加多層統(tǒng)計模型    8.1.5 整體模式累加多層統(tǒng)計模型在應(yīng)用中的數(shù)據(jù)整理方法  8.2 多變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立    8.2.1 建模的條件    8.2.2 模型的構(gòu)造    8.2.3 參數(shù)估計    8.2.4 多重共線性的產(chǎn)生原因初探和克服方法  8.3 改進(jìn)的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立    8.3.1 優(yōu)化的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立    8.3.2 對數(shù)的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立    8.3.3 冪的單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的建立第九章  整體模式累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用  9.1 單變量整體模式累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    9.1.1 香蕉組織的績效分析    9.1.2 香蕉組織的績效預(yù)測    9.1.3 泛珠三角區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析    9.1.4 泛珠三角區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測  9.2 多變量整體模式累加模型的應(yīng)用    9.2.1 香蕉組織的績效分析    9.2.2 香蕉組織的績效預(yù)測  9.3 改進(jìn)的單變量整體模式累加模型的應(yīng)用    9.3.1 改進(jìn)的單變量整體模式的累加模型在香蕉組織績效預(yù)測上的應(yīng)用    9.3.2 改進(jìn)的單變量整體模式的累加模型在泛三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測上的應(yīng)用第十章  新舊數(shù)據(jù)取舍累加多層統(tǒng)計模型的建立及其應(yīng)用  10.1 新舊數(shù)據(jù)取舍累加多層統(tǒng)計模型的建立    10.1.1 全數(shù)據(jù)累加多層統(tǒng)計模型的建立    10.1.2 新息累加多層統(tǒng)計模型的建立    10.1.3 新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的建立  10.2 新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    10.2.1 隨機(jī)系數(shù)及改進(jìn)的新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    10.2.2 改進(jìn)的隨機(jī)系數(shù)新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    10.2.3 整體模式及其改進(jìn)的新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用    10.2.4 改進(jìn)的整體模式新陳代謝累加多層統(tǒng)計模型的應(yīng)用第十一章  結(jié)論與展望  11.1 研究結(jié)論  11.2 創(chuàng)新點  11.3 研究的局限性和未來的展望    11.3.1 研究的局限性    11.3.2 未來的展望參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

第一章 導(dǎo)論第一章 導(dǎo)論1.1研究的背景、目的與意義1.1.1研究背景系統(tǒng)科學(xué)方法是20世紀(jì)科學(xué)的重大成果，它的產(chǎn)生不僅極大地改變了世界的科學(xué)圖景，而且也為人類認(rèn)識世界、改造世界提供了強有力的方法工具。因此，各個學(xué)科的研究者都想用系統(tǒng)科學(xué)的觀點和方法來解釋本學(xué)科的內(nèi)容和問題。統(tǒng)計學(xué)科也不例外，在上世紀(jì)80年代中期，許多統(tǒng)計學(xué)家就開始探討怎樣把系統(tǒng)科學(xué)方法引入到統(tǒng)計模型和層結(jié)構(gòu)分析中。其實，早在上世紀(jì)70年代初期，Lindley及Smith（1972）、Smith（1973）在研究線性模式的貝氏估計（Bayesianestimationoflinearmodels）時即對于具有復(fù)雜誤差結(jié)構(gòu)的巢狀數(shù)據(jù)的分析有著濃厚的興趣，但受限于當(dāng)時估計的瓶頸而無法突破[803。其后Dempster，Laird，及Rubin（1977）所推導(dǎo)出的EM估計法，則對于HLM之估計技術(shù)提供了決定性的突破。在應(yīng)用方面，Strenio，Wong，Bryk（1983）將HLM應(yīng)用于分析成長（growth）問題；Mason，Wong，Entwistle（1983）將HLM應(yīng)用于多層結(jié)構(gòu)的橫斷研究，Laird，Ware（1982）將HLM應(yīng)用在縱貫研究上。Goldstein（1987）寫出了第一本關(guān)于多層統(tǒng)計學(xué)的專著。他們系統(tǒng)地總結(jié)了與傳統(tǒng)統(tǒng)計模型相比多層統(tǒng)計模型具有幾個優(yōu)點：①在數(shù)據(jù)分析中，多層統(tǒng)計模型能得到回歸系數(shù)更有效的估計；②多層統(tǒng)計模型通過利用集聚信息，能提供正確的標(biāo)準(zhǔn)差，回歸系數(shù)的置信區(qū)間和顯著性檢驗；③通過層結(jié)構(gòu)問的協(xié)方差的估計值，能夠弄清不同單元之問的差別形成的原因；④當(dāng)要研究的對象的樣本很少時，可以用層結(jié)構(gòu)的特點，把其看成是某一整體的一個隨機(jī)樣本以及利用整個樣本數(shù)據(jù)可得到的信息，對所研究的個體作估計時，可以獲得更高的精度；⑤由于模型中不止一個殘差項，故存在著非零的單元內(nèi)相關(guān)（intra-unitcorrelation），這意味著傳統(tǒng)的估計方法如多元回歸中常用的普通最小二乘法（OLS）是不適用的，多層統(tǒng)計模型正好適用此類情形。Draper（1995）將多層統(tǒng)計模型應(yīng)用到元分析（meta-analysis）中。之后，多層統(tǒng)計模型按上述的幾個方向逐漸豐富和發(fā)展著，并已經(jīng)成為國際統(tǒng)計學(xué)研究中一個新興而重要的領(lǐng)域。

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