分位数回归

摘要： 基于山东省13地市的1021份实地调查数据,运用分位数回归模型分析小农户市场化程度差异现状及其影响因素,得到结论:山东省小农户市场化程度仍然较低,且小农户参与意愿和风险认知处于较低水平;分位数回归显示人均耕地面积、年生猪出栏量、参与市场化意愿和外部支持因素都能够显著的提升小农户市场化参与程度;整体而言,随着条件分布水平的提高,小农户内在驱动因素影响作用更加显著,而外部支持因素的显著性作用有所下降。

摘要： 文章主要探讨消费数字化对旅游高质量发展的影响。首先,通过文献梳理形成了消费数字化和旅游高质量发展的测度指标体系,构建了消费数字化对旅游高质量发展的影响模型,选取2013—2019年我国31省(市、自治区,不含港澳台)的面板数据进行实证分析。然后,通过最优模型的筛选、基础回归分析和分位数回归探寻不同旅游高质量发展水平下,消费数字化对其影响存在何种不同。通过研究,最终发现:第一,消费数字化对旅游高质量发展具有显著的促进作用。第二,旅游高质量发展水平较低和较高的地区,消费数字化对旅游高质量发展的促进作用更强,而旅游高质量发展水平中等的地区,消费数字化对其带动作用较弱。第三,基础设施水平、创新水平以及政府干预程度都是影响旅游高质量发展的重要因素。

摘要： 为探究监事会特征对公司业绩的影响,制定科学合理的策略,提高公司治理能力,本文利用2007—2017年沪深两市全部上市公司数据,引入年龄、性别、学历水平、处罚次数等变量,通过构建固定效应模型、分位数回归模型及变指标系数模型,从不同角度全面分析监事会与公司业绩的关系。研究发现:女性人数占比、股东监事人数与监事平均薪酬的增加将显著提升公司业绩,这种正向作用在资产规模大、经营状况好的公司中更加凸显。平均任期、惩罚次数与监事规模的扩大降低了公司业绩。随着公司业绩的提高,监事会的影响程度呈下降趋势。本文为调整监事会规模和结构、强化公司内部监督效力、从而提高公司业绩提供了参考和依据。

摘要： 文章在给出企业家精神概念界定的基础上,通过分位数回归模型对企业家精神与企业TFP之间的作用机理进行了探究;针对利润的正负“间断”特性,将企业利润对企业TFP的作用效应进行了考虑分组的非参数建模分析;并在此基础上,针对变量存在的内生性问题,提出了基于耦合效应模型的企业家精神与企业TFP间双向影响机制的测度方法。研究发现:企业TFP与企业家精神的作用机制在不同发展水平下均呈现一致性,即企业TFP与企业家精神之间存在积极的正向反馈效应,且二者处于中度良性耦合的协调发展阶段。进一步分析表明,企业利润的正向影响效应远强于所有者权益的弱负向抑制作用,是企业家精神促进企业TFP提高的持续动力,即企业利润的增加有助于企业TFP的提高,而企业TFP的提高又会进一步促进企业实现利润最大化,所有者权益虽会消减企业TFP的提高,但消减程度有限。

摘要： 针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设计了一种基于生成式对抗网络(GAN)的时间序列预测算法。该算法以DA-RNN网络为生成网络,利用生成网络和判别网络之间的互补特性,消除DA-RNN网络对于长时间预测过程中存在的累积误差问题;引入多维注意力模型改进DA-RNN网络,并利用稀疏映射函数改进多维注意力模型;改进网络优化目标,通过探索目标序列在不同分位数下分布的形式,提升网络对于随机数据的预测精度。通过在公开数据集上测试,对算法的的准确性和有效性进行验证,结果表明:本文算法与DA-RNN算法相比,累积误差有明显降低,且对于随机数据的预测精度有显著提高。

摘要： 基于高质量发展理论,以长三角和京津冀城市群2009—2018年面板数据为样本,采用三阶段DEA和面板分位数回归对两大城市群资本配置效率及其驱动因素进行实证分析,研究结果表明:长三角城市群平均资本配置效率高于京津冀城市群,银行业和保险业金融发展、政府干预、外商直接投资和对外贸易是资本配置效率的重要驱动因素。基于理论研究,文章从理清边界、协同发展等方面为促进两大城市群经济高质量转型升级提供政策建议。

摘要： 基于2005—2019年31个省区市的面板数据,对城乡消费差距的影响因素进行了分析。研究表明,城乡收入差距和城镇化水平是影响城乡消费差距的主要因素。城乡收入差距的扩大显著拉大城乡消费差距;城镇化水平的提升显著缩小城乡消费差距,且城镇化的缩小效应大于城乡收入差距的拉大效应。此外,产业升级缩小了部分地区的消费差距。各地区在缩小城乡消费差距时应因地制宜,有针对性地采取有效措施。

摘要： 高校作为科技创新的重要组成部分,能够培育满足国家战略需求的科技力量,支撑区域高质量发展。利用2010—2018年省际面板数据,结合AHP-TOPSIS模型、σ收敛模型以及QR分位数回归模型实证分析我国高校科技创新能力和影响因素。结果表明:我国高校科技高素质人才投入能力、校企合作能力以及成果转化能力存在不足;随着时间推移,我国高校科技创新能力整体上升且呈现由东部向东北、中部和西部顺序递减趋势;东部和西部各省高校科技创新能力存在显著差异,中部各省高校科技创新能力存在波动性差异,东北各省高校间科技创新能力差异逐渐减弱;人力资本投入、科研机构、科技经费拨入、高校专利授权、发表论文、市场创新环境、国际学术交流和经济发展水平是影响我国高校创新能力的主要因素。因此,应优化科研生态环境,提升高校科技创新人才质量,加强科技经费投入,提供多元融资渠道,发挥经济对高校科技创新能力的助推作用。

摘要： 热带气旋每年对我国东南沿海地区造成很大的经济损失和人员伤亡。为了解登陆中国热带气旋的强度、位置和生成频率等特征,基于1949—2018年西北太平洋热带气旋数据,采用分位数回归的方法分析了登陆中国热带气旋活动年际变化特征规律。结果发现:登陆中国热带气旋活动年际变化特征受ENSO事件的影响,ElNiño年、LaNiña年和正常年登陆中国热带气旋的最大风速、最长生命期和生成位置的年际变化规律存在较大差异,且这种差异程度和热带气旋强度有关;此外,在不同的分位数下登陆中国热带气旋活动特征的年际变化趋势系数并不相同。研究结果可以为我国的东南沿海热带气旋数据分析和趋势预测提供有效的参考。

摘要： 目的分析睡眠时长对卒中发病风险的影响以及在不同风险人群中的影响效应。方法利用中国营养与健康调查2015年数据,通过WLS回归和分位数回归分析睡眠时长对卒中发病风险的影响。结果共纳入研究对象9566人,WLS回归显示睡眠时长不足和过多会分别增加2.7%和2.4%的卒中发病风险;分位数回归显示随着分位数的提高,睡眠时长对卒中发病风险的影响效应也逐渐增大;在低分位数上,睡眠时长不足对卒中发病风险的回归系数都高于睡眠时长过多,在高分位数上,两者的回归系数相同(Q80:β_(1)=β_(4)=3.5,Q90:β_(1)=β_(4)=11.4)。睡眠时长不足和过多分别会对男性增加1.7%和2.1%的卒中发病风险,对女性增加3.6%和2.6%的卒中发病风险,且随着分位数的提高,睡眠不足和睡眠过多对卒中发病风险的影响在男性和女性间的差异逐渐增大。结论每天睡眠时间低于6小时或高于9小时均会增加卒中发病风险,且卒中高危人群发病风险增加高于中低危人群,对女性卒中发病风险的影响高于男性。建议在卒中干预管理中完善睡眠时间的教育,尤其在女性和高危人群管理中,倡导每天7~8小时的睡眠时长。

摘要： 传统分位数回归(QR)可以帮助研究者了解在扰动项的不同分布位置上,解释变量对因变量的异质性边际影响,因而在实证研究中具有广泛的应用.然而,QR估计结果的阐释依赖于不可观察扰动项的经济学意义.本文提出一种改进后的分位数回归方法(以下简称GQR).GQR的优点是能够直接识别并估计因变量位于某一水平上(Y=y)时,解释变量对因变量的平均边际影响.GQR不但刻画了解释变量对因变量的异质性效应,而且在某些场合下,GQR具有更为清晰的经济学解释.本文研究了GQR的识别、估计与推断步骤.数值模拟结果表明估计量具有良好的有限样本性质.文章还进一步讨论了OLS、QR与GQR三者的区别和联系.最后,本文运用GQR方法研究了房价上涨对家庭消费的异质性影响作用,以及哪些人最受益于最低工资标准的提高.结果表明,GQR方法能较好地捕捉政策效应的异质性.

摘要： 空间均值回归模型由于可以处理截面相依性而在理论和应用领域均受到广泛关注,但均值回归模型只能刻画自变量对因变量条件期望的影响,损失掉很多尾部信息,鉴于此,本文将空间模型由均值回归模型拓展到分位数回归模型,提出一类空间滞后分位数回归模型并探讨此类模型的估计问题.本文构建了该模型的截面估计法,并证明了估计量的一致性和渐近正态性等大样本性质,同时,通过蒙特卡洛数值模拟考察估计方法的小样本表现,数值模拟结果表明本文所提出的估计方法在小样本条件下具有良好的估计精度和稳定性,适用于各种复杂的空间数据结构.此外,本文还将所构建的理论方法应用于重新检验中国碳排放驱动机制的实证分析中,实证结果展示了理论方法的重要应用价值.

摘要： 地震通常会导致巨大的人员伤亡风险.由于伤亡人数会出现极端值,均值回归模型可能不合适.本文提出了半参数贝叶斯分位数回归建模方法来分析计数数据,并应用于估计地震造成的死亡人数.通过"扰动"将计数数据转换为连续数据,并提出半参数贝叶斯分位数回归模型分析转化后的数据,其中,误差项的分布被假设为混合拉普拉斯分布.最后,通过提出的半参数贝叶斯分位数模型分析了1969-2006年的地震死亡人数.并基于贝叶斯准则模型统计量比较了参数贝叶斯分位数摸型与半参数贝叶斯分位数模型.

摘要： 随着我国期货品种不断增加和市场参与程度不断提高,商品期货与现货市场的关联度显著提高,商品期货价格指数已经能够有效反映市场供需关系的变化情况和趋势.基于商品价格编制的CPI指数在一定程度上受到商品期货价格波动的影响,利用分位数回归模型研究不同分位上商品期货价格指数对CPI的影响程度,有利于分析不同分位价格变化所引起两者间的动态关系变化.研究表明:商品期货价格指数波动具有非对称性,下跌风险大于上涨风险;其对CPI的影响程度随分位点的增加而增强,控制高价位时下跌风险有助于稳定物价水平.

摘要： 研究目的:在对农地整理项目建后管护绩效进行测度的基础上,揭示不同分位点处管护绩效的影响因素及其提升机制.研究方法:结构-行为-绩效的研究范式和基于核密度估计方法、OLS回归、分位数回归的实证检验.研究结果:(1)实证区域管护绩效呈非正态的“单峰模式”分布,绩效分布特征存在区域差异;(2)制度结构和管护行为显著影响农地整理建后管护绩效,验证了“结构—行为—绩效”分析框架的有效性;(3)低、中、高水平区间内管护绩效的影响因素不完全一致.研究结论:分位数的研究视角有助于深入分析管护绩效样本的分布区间,在不同绩效水平区间应综合运用多种管理措施以提升管护绩效.

摘要： 针对分位回归模型参数的不确定性问题,构建基于贝叶斯分位数回归的联动风险价值模型,据此研究金融风险的相依性问题.通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计贝叶斯MCMC算法估计参数.并利用机构总资产收益率进行实证分析.研究结果表明:贝叶斯分位回归模型可以有效地描绘极端风险下的相依性,金融业的风险相依性大于实体行业.

摘要： 交强险的费率厘定不仅影响保险公司承保的盈亏状况,而且其包含多种保险责任的特点为费率厘定研究带来新视角.本文通过索赔分类的思想对中国某地区交强险的保单数据进行分析,探讨用于风险分类厘定的费率因子是否能够真实反映被保险人关于人身伤害与财产损失的风险特征.运用零调整的分位数回归,发现现有的费率因子对于这两种类型索赔的影响有显著区别,当前的费率厘定方案无法反映被保险人真实的风险水平.本文提出费率因子对于不同损失程度的索赔应具有同向效应的原则来衡量费率厘定的合理性.同时,本文认为将两类索赔分开厘定和加入新的费率因子等方案可以改进目前的费率厘定方法.

摘要： 通过对福建省三明市永安市和江西省奉新县241位农户的实地调研,运用分位数回归方法,从各个分位点全局分析农户对政策性森林保险支付意愿的影响因素.本文的研究表明:(1)农户对森林保险的支付意愿存在规模效应,(2)当林业收入成为家庭收入的主要来源时,农户的森林保险支付意愿才会增强.(3)受教育程度对森林保险的支付意愿的影响有明显的分化;(4)森林保险市场存在着多重市场分割现象,地区间差异明显.最后根据研究结果提出相应完善政策性森林保险制度的政策建议.

摘要： 本文利用1999-2012年样本数据,采用空间聚类分析方法研究了中国省域税收收入空间分布特征以及通过分位数回归模型分析了税负水平、税收结构和税收不确定性对我国居民消费水平在不同分位点上产生的区域效应.实证结果表明,在参数异质性假设条件下,税收负担挤入居民消费水平,而税收不确定因素挤出居民消费水平;商品税、所得税与财产税对居民消费水平的影响,在不同税收收入水平下,呈现出具有差异性的区域空间特征.

摘要： 天然气作为一种优质、高效、清洁的低碳能源,近年来在我国能源结构中所占比重逐年加大,"十二五"规划明确将攻克天然气开发关键技术作为主要任务,以此为"十三五"页岩气大规模开发奠定基础.在此背景下,本文首先利用通径分析筛选出天然气消费的核心影响因素,发现人口和城镇化率是天然气消费的主要推动因素,GDP是天然气消费的主要限制因素.然后,运用智能算法RBF神经网络分位数回归(RBF-QRNN)模型对我国天然气消费进行分析和预测,结果表明"十二五"末,中国天然气消费量将近178532.1百万立方米,2020年中国天然气消费量将近261853.0百万立方米.

摘要： 一种基于OFMMK‑Means聚类和复合分位数回归的多谐波源贡献计算方法，提供一段时间内各用户出口处以及PCC点处的谐波电压、电流数据；利用主导波动法求取背景谐波电压数据；利用OFMMK‑Means聚类算法对背景谐波电压数据进行聚类；根据聚类的结果，利用复合分位数回归算法计算各个谐波源的谐波责任指标。本发明可适用于超高次谐波责任的准确划分；本发明可克服在分布式电源接入使得背景谐波波动大进而导致的谐波责任划分精度下降问题，具有稳健性强和准确度高的优点，可用于谐波责任的准确划分，有一定工程应用价值。

摘要： 本发明提出一种基于vine copula分位数回归的自适应软测量方法及系统，步骤如下：获得正常操作条件下的数据，选择合适的辅助变量；对训练数据进行归一化；利用D‑vine copula建立分位数回归模型；根据训练样本计算条件分位数函数以及训练样本平均预测区间差；待预测样本辅助变量在线收集及标准化处理；确定条件分位数函数；根据设定的分位数计算各个条件分位数函数值；条件分位数函数值反归一化，进而得到最终的预测值的中位数与置信区间；计算预测值的置信区间差，比较预测值的置信区间差是否超过训练样本平均预测区间差。

摘要： 本发明涉及一种基于改进极限学习机与分位数回归的光伏功率区间预测方法，获取初始历史样本单元集，经过数据清洗后，对各气象因素与光伏功率进行相关性分析，筛选出与光伏功率具有较高相关性的气象因素作为极限学习机预测模型输入变量；考虑预测区间覆盖率与归一化平均带宽，构建光伏功率预测区间评价指标；使用交叉验证法确定极限学习机隐层神经元个数，并使用光伏功率预测区间评价指标值表征粒子适应度，结合粒子群算法与分位数回归确定极限学习机参数最优值，完成光伏功率区间预测模型构建。本发明能够在满足可信度要求基础上，实现较高准确度的光伏功率不确定性预测，生成相应置信度下的光伏功率预测区间，具有实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于条件分位数回归模型的风电功率超短期概率预测方法，首先分析风电功率时间序列的特性，研究基于多元时间序列基序的层次聚类方法，综合考虑静态特性、动态特性及气象特性，然后基于聚类结果计算样本倍增系数，并以此为条件针对每一个样本类进行分位数回归以训练模型，完成参数优化，最后输入风电功率时间序列，实现超短期概率预测。本发明其预测区间性能明显优于传统基于分位数回归模型的预测模型，且具有较好的可靠度，极大的提高了风电功率预测可信度。

摘要： 本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。

摘要： 本发明的目的在于提供一种基于局部加权分位数回归修正信用评分卡特征偏移的方法，包括五个步骤。步骤1：收集信用评分卡风险特征变量随时间周期变化的样本数据，数据按照时间单位进行数据清洗和统计处理；步骤2：按照时间单位对特征变量进行加权，构造分位数回归模型；步骤3：利用梯度下降法优化该分位数回归参数并确定回归模型；步骤4：根据计算到的分位数模型参数，预测该变量后续随时间的偏移分位值；步骤5：根据预测的偏移分位值，映射到申请样本集，得到特征实际预测值。本方法在局部使用线性方法对非线性函数进行近似逼近，对随时间周期的非线性变化进行线性逼近，简化了模型的复杂性，使得工程实施更容易执行。

摘要： 一种基于EEMD‑RBF组合的分位数回归风速区间预测方法，采用结合集合经验模态分解的径向基函数神经网络的方法进行风速预测。首先基于EEMD对原始风速数据进行预处理，分解风速原始序列得到若干个频率不同的IMF分量和残量res；然后使用RBF神经网络对EEMD分解后的多个IMF分量和一个res残量进行训练和预测，得出对应的多个预测量值；再将各个IMF分量所得的预测数据进行累加重构得出风速点预测结果，实现更加精确的对风速分钟值进行实时预测；最后通过分位数回归方法对离散化风速预测点的概率分布进行表达，进一步进行风速区间预测，量化了预测的不确定性。

摘要： 本发明公开了一种基于复合分位数回归的海上风电功率概率预测方法，该方法首先分析概率预测区间评价指标，基于该指标的预测区间改进策略，且综合考虑预测区间的可靠度、敏锐度；然后分析预测区间评价指标，计及可靠度、敏锐度，提出复合分位数回归模型，通过调节系数优化预测指标之间的权重，进一步提高预测区间性能，完成预测区间综合性能优化；最后输入风电功率时间序列，实现超短期概率预测。算例测试表明，本发明的预测区间性能明显优于传统基于分位数回归模型的预测模型，能提供高质量的概率预测区间。

摘要： 本发明公开了一种基于采样分位数回归的卫星框架结构可靠性分析方法，包括：构建用于预测卫星框架结构一阶频率的深度神经网络模型；获取待分析的卫星框架结构的多组基于有限元模型分析卫星框架结构一阶频率的输入参数值，确定每组输入参数值对应的一阶频率，在一阶频率中添加随机噪声，获取一阶频率修正值，得到多个包括输入参数值和输入参数值对应的一阶频率修正值的训练数据；设定分位数，利用分位数构建损失函数，利用训练数据和损失函数训练深度神经网络模型；利用深度神经网络模型进行卫星框架结构可靠性分析。本发明能够避免采用有限元模型分析时所存在的计算时间长、计算成本高的问题，并降低计算机噪声对神经网络模型预测精度的影响。

摘要： 本申请涉及一种基于新能源分位数回归的虚拟电厂分布鲁棒优化方法，该方法包括：采用分位数回归预测方法，获得新能源出力的分位数，并基于此构建基于分位数回归的新能源出力模糊集和不确定集；在新能源出力模糊集的基础上，构建虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运行模型；应用线性决策规则、目标函数转化方法和约束条件转化方法，将虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运行模型转化为混合整数线性规划模型；对混合整数线性规划模型进行求解，得到虚拟电厂运行决策。使得虚拟电厂运营者能在制定决策的过程中直接利用新能源精确的概率分布信息，有利于挖掘分位数回归预测方法的应用价值，提高虚拟电厂运行的可靠性和安全性。