StataNow更新 | 线性回归的贝叶斯变量选择
使用新的bayesselect命令,您可以执行线性回归的贝叶斯变量选择。考虑模型不确定性并执行贝叶斯推理。现在该命令已更新到StataNow??中。回归分析的一个常见问题是,当您有许多潜在的预测变量时,如何确定与结果最相关的预测变量子集。变量选择,也称为稀疏回归,可以帮助研究人员提高模型的可解释性并提供更稳定的推理。Sta...
预测模型教程:详解区分度和校准度的SPSS操作
一个好的疾病风险预测模型,它不只是简单的因变量和自变量的数学组合,它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点,这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(Discrimination),同时还要具备良好的校准度(Calibration)。Discrimination和Calibration是我们在评价预测模型时最常用到的一对指标,但是2015年CircCardiovascQualOut...
货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架效应研究
以DSGE为典型代表的结构性宏观经济模型具有清晰的微观经济基础,通过对政策产生和经济体系建模,研究不同外生冲击对政策目标变量的影响。因此,结构性宏观模型的结果较多地依赖于模型设定,不同的模型设定往往反映着不同的经济理论。一方面,受制于建模技术的发展,结构性模型往往无法细致刻画不同性质的冲击和不同部门间的复...
洪永淼、汪寿阳:ChatGPT 与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?
如果增加多层非线性变换(可多达几十层、几百层甚至几千层),模型参数维数将呈指数式增长,模型复杂度越来越高,可以刻画复杂系统的许多精细结构,包括非线性、异质性与交互性等重要特征。这样深度学习的整体逼近能力比一般的人工神经网络有很大的提升。2017年,谷歌提出了一种名为变换器(transformer)的深度学习算法。深度...
中信建投:社融数据即将发布 预测趋势稳健向好
Nowcasting模型可以理解成主成分回归(PCR)和向量自回归(VAR)模型的有机结合。主成分回归的方法利用高维宏观时序数据预测单一时序指标,而动态因子模型较主成分分析的因子的区别在于,前者对于因子结构的额外增加了p阶VAR的时序结构限制,为了避免过度参数化,防止过拟合现象。模型依据实际发布日期,整理不同类别的时间...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
线性回归是一种基础的统计方法,用于建立自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的线性关系模型(www.e993.com)2024年10月24日。最小二乘法则是求解线性回归模型参数的一种常用方法,其核心思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合的直线或超平面。该模型在处理线性关系时具有显著优势,但在面对非线性关系、异常值、多重共线性等问题时则存在不...
【华安证券·金融工程】专题报告:企业利润分配策略:短期股东回报...
为解决这一问题,确保模型中所有变量的时间尺度一致性,我们对回归模型进行了调整。具体来说,我们将观察期内的未分配利润变化值UndistributedDiff和现金分红金额D转换成了单季度的平均值。这样的处理方法有助于消除不同观察期长度带来的影响,从而使得模型分析更为准确和可比。调整后的值分别为UndistributedDiff/N_rpt、D...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
SARFhurdle模型对数据有更好的拟合结果上海财经大学教授李龙飞指出,流量变量的结果数据通常由于预算约束或者地区距离等原因而存在较多零值,传统空间自回归Tobit模型由于只有一个潜在结果变量而限制了零值和正值的生成机制,现有SARF模型要求能观测起点和终点的所有相关特征,从而忽略了可能影响流量的个体效应。为克服上述局限...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
对于简单地比较两个分类变量各有两个类别的情况(流行病学中的经典2x2表),上述的卡方独立性测试已经足够好。但是当你必须考虑其他因素,如社会经济状态、年龄或种族/性别时,使用逻辑回归更好。形态:卡方分布是一种连续分布,形态不对称,其形状随自由度的增加而逐渐接近正态分布。
环境领导力如何塑造绿色创新绩效:从资源角度分析
本研究借助国内外成熟量表,对变量进行测度,并利用中国西部224家重污染企业在多个时间点采集的样本,通过多元回归分析验证了变量之间的关系。结果表明:(1)环境领导力对绿色产品创新绩效和绿色工艺创新绩效具有显著的正向影响;(2)积极主动的环境战略在一定程度上调节了环境领导力与绿色产品以及绿色工艺创新绩效之间的关系;(...