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浙江12选五在空间面板数据模型的估计和选择上获得新进展 2020-03-18

近日,浙江快乐彩12选5/浙江12选五管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展,突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架,提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS)发表,题为 “Estimation and model selection in general spatial dynamic panel data models”(2020 117 (10) pp5235-5241)。第一编辑为管理学院金百锁副教授,合作编辑包括加拿大约克大学Yuehua Wu教授,纽约州立大学C.R. Rao教授,管理学院博士生侯丽。

现在很多大数据(环境,疫情,犯罪,物流,区域经济等)呈现出时间和空间的复杂相依关系,由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法,文章改变传统的估计思路,充分利用时空数据的空间结构特征,采用空间权重矩阵的特征分解,极大的简化了估计方法,提高了估计精度和运算速度,并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示:


文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月(72 个月) 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中,犯罪数据重罪(Part I)和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图:


文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为说明变量,包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方(接近1时,拟合程度高)达到 0.98,表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率,说明犯罪学的“破窗理论”,分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。

该研究得到了国家自然基金委创新群体和重点项目等支撑。

论文链接:https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117


(管理学院、科研部)




     
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