导读:本文包含了面板数据方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:面板数据,政策评估,机器学习,时变LASSO
面板数据方法论文文献综述
高华川,白仲林[1]（2019）在《一种基于机器学习的时变面板数据政策评估方法》一文中研究指出研究目标:基于个体间关系时变的面板数据,提出一种估计政策因果效应的反事实机器学习算法——时变LASSO方法。研究方法:基于真实数据生成过程未知的经典文献中的实际数据和时变的模拟数据,分别将时变LASSO方法与两种常系数方法 (HCW方法和常系数LASSO方法)进行对比研究;以英国"脱欧公投"对英镑汇率的因果效应分析为例,研究了政策信息提前披露时政策因果效应的动态行为。研究发现:相对于两种常系数方法,时变LASSO方法能更准确地估计反事实结果,更适用于样本时期数较长、政策干预时间点相对较晚的政策评估;实证研究表明,常系数方法对脱欧公投的影响存在一定的高估。研究创新:提出了一种基于机器学习的时变LASSO面板数据政策评估方法,以及基于此的两种反事实估计方法。研究价值:对于政策信息提前披露的政策,提供了评价政策因果效应动态行为的工具,完善了面板数据政策评估理论方法。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2019年08期）
王泽东,邓光明[2]（2019）在《基于趋势距离的面板数据聚类方法探讨》一文中研究指出鉴于面板数据同时具有时间维度和截面维度的特征,文章引入趋势距离概念,在利用主成分分析法计算数据在各个时间点的主成分综合得分基础上,构造了一种能够体现数据动态变化趋势的综合趋势距离,再利用系统聚类法实现面板数据的聚类。实证结果表明新的方法克服了以往聚类方法中无法体现数据动态发展趋势相似性的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年08期）
唐勇,殷姝婷[3]（2019）在《非正态分布面板数据客观赋权方法对比——基于保险企业社会责任动态综合评价》一文中研究指出在多指标综合评价问题的求解过程中,指标的权重举足轻重,被用来反映各指标的相对重要性。该文以我国30家保险企业社会责任为样本,进行多指标动态综合评价,并运用投影寻踪模型、Topsis模型及熵值法模型分别作为客观非线性和客观线性赋权方法的代表进行实证分析和结果对比。研究发现,叁种赋权方法得出的结果虽存在差异,但经检验皆具有客观性和稳定性,其排名无总体分布差异。(本文来源于《石河子大学学报(哲学社会科学版)》期刊2019年02期）
陈全会,黄海燕[4]（2019）在《技术进步、经济发展与生态效率——基于动态面板数据的系统GMM方法》一文中研究指出本研究通过构建生态效率评价的指标体系,用主成分分析法得到中国省际层面的生态效率指数。使用系统GMM模型检验了影响生态效率的因素。结论认为,我国经济发展的"环境库兹涅茨曲线"呈"倒N"型,并且我国当前已处在"倒N"的后半部分中上升的部分。即随着经济发展,生态效率逐渐的改善。并且我国存在技术进步的"U"型"环境库兹涅茨曲线"。即在2010年以前阶段,技术进步恶化了环境的生态效率,在2010年以后,技术进步不断的改善了环境的生态效率。结论还表明产业结构的优化,也能不断促进环境的生态效率。(本文来源于《河池学院学报》期刊2019年02期）
施怡[5]（2019）在《基于弹性网的面板数据的分位数回归方方法及实证研究》一文中研究指出在近几年研究中,面板数据被广泛地应用到生活的各个领域.变量选择是在统计过程建立模型中是致关重要的问题,但利用传统的逐步回归结合信息准则的方法存在一些不足.1996年Tibshirani.R针对这一问题提出了一种称之为Lasso的变量选择方法,该方法能够克服传统方法中的不足,但Lasso方法在理论方面也存在一些不足.因此,在2005年Zou和Hastie提出了一种改进的方法,被称之为弹性网(Elastic net).本文叙述了基于弹性网的面板数据的分位数回归方法,并利用该方法进行了实证研究.首先,综述了基于面板数据模型对Lasso,弹性网等方法进行了系统比较研究,表明了两者之间的联系;之后,分析研究了在面板数据模型下的分位数回归模型的弹性网方法,紧接着利用模拟数据对弹性网方法进行分析对比研究;最后,利用弹性网的分位数回归对碳排放实际数据进行实证分析.本文的研究框架是:第一章为绪论部分.简述了课题的研究背景与意义,对课题到目前的研究进行概述,对本文的研究的主要工作进行说明.第二章是对相关知识的理论阐述,一方面对面板数据以及平衡面板数据模型进行理论简介,另一方面又介绍了模型评价准则.第叁章研究了基于面板数据线性模型的岭回归、Lasso以及Elastic net变量选择方法,对理论进行详细介绍.第四章研究了在面板数据分位数模型下的弹性网方法,通过定理表明其有组效应性质.第五章在理论基础上,进行数值模拟,进一步验证方法的可行性.第六章应用碳排放数据对实例进行分析.最后一章节是对本文的总结与展望.(本文来源于《杭州师范大学》期刊2019-03-01）
夏江山,吴炎芳,冷潇,姜雪迎,岳文淑[6]（2019）在《我国问题银行早期识别方法研究——基于15家中小银行的面板数据》一文中研究指出问题银行早期识别是对金融机构进行早期监管干预的重要前提,各国金融监管部门都在持续改进问题银行早期识别体系和方法,力图增强识别效果的准确性和前瞻性。本文从问题银行的定义出发,基于15家中小商业银行①2003至2017的年度数据,结合相关宏观变量,从流动性清偿能力和资本清偿能力两个方面,运用两种方法确定出两类问题银行,在此基础上,采用面板logit回归方法建立了两类问题银行的早期识别模型。研究表明,根据银行体系脆弱度确定Ⅱ类问题银行可能更为精确,而由无清偿能力风险指数确定Ⅰ类问题银行可能更具前瞻性,同为Ⅰ、Ⅱ类的问题银行需对其予以重点关注;宏观经济因素和银行资本及经营情况对其风险状况具有显着影响;面板logit回归方法预测的正确率较好,为我国问题银行早期识别的非现场识别方法提供了一种参考。(本文来源于《华北金融》期刊2019年01期）
耿利敏,沈文星[7]（2018）在《我国木质林产品贸易比较优势的动态演变——基于NRCA方法和面板数据的实证研究》一文中研究指出文章采用NRCA index研究了1992～2017年我国木质林产品比较优势及变动,并通过回归分析、面板单位根检验等探讨了其稳定性,对近年来我国木质林产品总体和分类产品的比较优势变动趋势及特征,通过实证检验得出了总体性的认识和初步判断。研究发现:我国仅木制品、人造板和家具具有比较优势;按照品种细分,占优势品种比重基本过半,但历年具体分布不同;我国木质林产品整体比较优势不平稳,不具有较为明显的长周期稳定性;从整体来看,我国木质林产品总体均按照比较优势参与全球贸易,基于要素禀赋的比较优势理论和NRCA指数对这些林产品的贸易流向有很好的解释力。(本文来源于《林业经济》期刊2018年12期）
戴大洋,邓光明[8]（2018）在《基于主成分特征提取的面板数据聚类方法》一文中研究指出多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重迭,并采用熵值法对特征量进行赋权,使提取的特征更为合理,从而优化了聚类结果。通过房地产数据的实证分析,表明改进后多指标面板数据聚类方法的聚类效果更好。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年21期）
张曼林[9]（2018）在《反事实视角下融资融券对股市波动率的影响》一文中研究指出相较于海外发达的证券市场,我国证券市场起步较晚,而且自1990年成立以来卖空交易便被明令禁止,投资者只能通过低买高卖的单边做多行为来赚取收益。2010年3月31日,国内A股市场正式启动融资融券交易试点,标志着我国证券市场单边做市模式的结束和双边交易模式的到来,两融政策自推出以来便取得了快速的发展。试点实施之初,首批两融标的证券仅有90只,可开展两融业务的证券公司仅6家,随着时间的推移,标的股票经过多次剔除与扩容,截止到2017年12月31日,融资融券标的证券达到970只,约占A股股票数量的1/3,具有融资融券业务资格的证券公司达到94家,约占券商总数的3/4。2015年我国股灾又将这一制度推上风口浪尖,众多投资者和媒体纷纷指责融资融券助涨助跌,加剧股市波动,此后一系列限制两融交易的政策开始实施,融资融券作为我国证券市场交易制度的重要组成部分,对市场究竟有着怎样的作用?基于此,本文选取融资融券最新一次扩容为研究背景,基于Hsiao etal.(2012)提出的面板数据政策评估方法,通过构造融资融券标的个股的反事实波动率即假设未受政策干预时的个股波动率,然后真实波动率与反事实波动率做差即处理效应可以用来衡量融资融券政策实施效果,并进行了 t检验来说明这种影响是否显着;进一步为了分析两融制度的作用与个股特征是否有关进行了单因子分析;最后采用回归分析的方法,在控制了流通市值等个股特征、股指期货交易和重大事件等一系列变量的基础上,通过固定效应模型分别说明融资交易和融券交易对波动率处理效应的影响。研究结论如下:(1)根据Hsiao et al.(2012)方法构建波动率的多因子模型,由于股票波动率均受到诸如突发性事件等不可观测的共同因子的驱动,进一步证明得到可用控制组个股波动率来代替公因子进行参数估计,并通过因子模型指出,如果不是因为政策的干预,则公因子对实验组个体影响不变,即参数不变,然后根据政策后数据和所得参数构造出实验组个股的反事实波动率。(2)选取2016年12月12日新被纳入融资融券标的名单的77只股票为实验组,A股非标的股为控制组,并根据beta值进行了进一步选取。由于数据缺失,最终只得到59只股票的波动率处理效应及t检验结果。结果表明,标的个股波动率处理效应估计值显着为负的有27只,占比46%;显着为正的有21只,占比36%。由此可见,个股波动率对融资融券这一政策反映程度不同,虽存在差异但处理效应为负占比重较大,说明融资融券对个股波动率总体上具有一定平抑作用。然后将个股波动率分别按照流通市值、总市值进行加权平均可得总体日度波动率,同时可计算相对应的总体日度反事实波动率。t检验结果表明,不论是流通市值还是总市值加权,总体日度波动率处理效应均显着为负,说明融资融券制度的实施降低了样本总体的波动率,有助于稳定市场。(3)单因子结果表明,融资融券影响股票波动率的程度与个股特征有关。样本区间内流通市值越大的组合,市盈率和市净率、换手率越小的组合,个股波动率在融资融券制度推出后下降幅度越大。其中,流通市值大的个股比流通市值小的股票在融资融券政策后波动率下降幅度增大约0.55%;市盈率小的个股比市盈率大的股票在融资融券政策后下降幅度增大约0.3%;市净率小的个股比市净率大的股票在融资融券政策后下降幅度增大约0.3%;换手率小的股票比换手率大的股票在融资融券政策后波动率下降幅度增大约0.77%。(4)固定效应模型回归分析结果表明,在我们的样本区间内,融资交易和融券交易对股票波动均具有显着的负面效应,两融制度发挥了价格缓冲器的功能,一定程度上可以抑制股价波动,而且与融资交易相比,融券交易规模虽小,但稳定股价作用更加显着,这一结论在控制了个股特征和股指期货交易等一系列变量的影响后仍然成立。本文可能的创新之处在于研究方法的应用及改进,不同于以往文献多采用GARCH模型或双重差分法或倾向得分匹配来研究融资融券影响的做法,文章基于面板数据政策评估方法,选取标的名单最近一次扩容新增股票为研究样本;进一步在对波动率多因子模型的参数进行估计时,没有采用Hsiao et al.(2012)选择最高拟合优度的方法,而是通过逐步回归来得到最优的解释变量,简化计算的同时还能避免过度拟合。最后由于采用高频的日度数据进行研究,鉴于数据可得性,对研究结果可能会产生一定偏差,加之影响股票波动因素众多,除本文选取变量外,忽略了其他可能的影响变量,研究结论有待进一步夯实。(本文来源于《东北财经大学》期刊2018-11-01）
贺超飞,于冷,姜兴赫[10]（2018）在《实施目标价格改革对棉花播种面积影响研究——基于县级面板数据及双重差分方法的分析》一文中研究指出本文研究棉花临储政策改为目标价格制度对棉花播种面积的影响。理论研究发现,该项改革影响棉花生产途径有两条:其一,改革将棉花临储价格与农户出售价格之间的价格收益转移给棉农;其二,调整目标价格将引导棉农同向调节棉花种植。基于284个县(市)2011-2016年的样本,运用双重差分方法,实证研究发现:尽管棉花目标价格低于临储价格,但改革仍使棉花播种面积和产量分别显着增长了17.6%和16.8%;政府可通过制定向宜棉区倾斜的差异化目标价格补贴标准,助推疆棉平均质量提升。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年10期）
面板数据方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
鉴于面板数据同时具有时间维度和截面维度的特征,文章引入趋势距离概念,在利用主成分分析法计算数据在各个时间点的主成分综合得分基础上,构造了一种能够体现数据动态变化趋势的综合趋势距离,再利用系统聚类法实现面板数据的聚类。实证结果表明新的方法克服了以往聚类方法中无法体现数据动态发展趋势相似性的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
面板数据方法论文参考文献
[1].高华川,白仲林.一种基于机器学习的时变面板数据政策评估方法[J].数量经济技术经济研究.2019
[2].王泽东,邓光明.基于趋势距离的面板数据聚类方法探讨[J].统计与决策.2019
[3].唐勇,殷姝婷.非正态分布面板数据客观赋权方法对比——基于保险企业社会责任动态综合评价[J].石河子大学学报(哲学社会科学版).2019
[4].陈全会,黄海燕.技术进步、经济发展与生态效率——基于动态面板数据的系统GMM方法[J].河池学院学报.2019
[5].施怡.基于弹性网的面板数据的分位数回归方方法及实证研究[D].杭州师范大学.2019
[6].夏江山,吴炎芳,冷潇,姜雪迎,岳文淑.我国问题银行早期识别方法研究——基于15家中小银行的面板数据[J].华北金融.2019
[7].耿利敏,沈文星.我国木质林产品贸易比较优势的动态演变——基于NRCA方法和面板数据的实证研究[J].林业经济.2018
[8].戴大洋,邓光明.基于主成分特征提取的面板数据聚类方法[J].统计与决策.2018
[9].张曼林.反事实视角下融资融券对股市波动率的影响[D].东北财经大学.2018
[10].贺超飞,于冷,姜兴赫.实施目标价格改革对棉花播种面积影响研究——基于县级面板数据及双重差分方法的分析[J].价格理论与实践.2018