教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目(11JJD840012)
- 作品数：4 被引量：34H指数：1
- 相关作者：彭非杨娟苏晶晶蒋涛谢远涛更多>>
- 相关机构：中国人民大学对外经济贸易大学更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目更多>>
- 相关领域：经济管理理学政治法律社会学更多>>
- 面板数据聚类的有监督学习算法探讨
- 2014年
- 文章提出一种基于有监督学习的算法,构造响应变量,用条件概率度量个体间的相似程度,用关联函数得到相似矩阵,将面板数据的聚类问题转化为对相似矩阵的聚类问题,从而能使用各种经典的聚类方法来实现面板数据的聚类。并应用中心发布的中国发展指数,来验证该算法的可靠性,并提出后续相关研究内容。
- 彭非杨娟谢远涛
- 关键词：有监督学习中国发展指数
- 基于协变量平衡加权的平均处理效应的稳健有效估计被引量：1
- 2020年
- 倾向性得分是估计平均处理效应的重要工具。但在观察性研究中,通常会由于协变量在处理组与对照组分布的不平衡性而导致极端倾向性得分的出现,即存在十分接近于0或1的倾向性得分,这使得因果推断的强可忽略假设接近于违背,进而导致平均处理效应的估计出现较大的偏差与方差。Li等(2018a)提出了协变量平衡加权法,在无混杂性假设下通过实现协变量分布的加权平衡,解决了极端倾向性得分带来的影响。本文在此基础上,提出了基于协变量平衡加权法的稳健且有效的估计方法,并通过引入超级学习算法提升了模型在实证应用中的稳健性;更进一步,将前一方法推广至理论上不依赖于结果回归模型和倾向性得分模型假设的基于协变量平衡加权的稳健有效估计。蒙特卡洛模拟表明,本文提出的两种方法在结果回归模型和倾向性得分模型均存在误设时仍具有极小的偏差和方差。实证部分将两种方法应用于右心导管插入术数据,发现右心导管插入术大约会增加患者6. 3%死亡率。
- 吴浩彭非
- 关键词：因果推断
- 年龄-时期-队列模型参数估计方法最新研究进展被引量：32
- 2014年
- 年龄-时期-队列模型(APC model)是队列研究常用分析模型,将死亡率、生育率或患病率数据从年龄、时期、队列三个维度进行分解,分析三因素对目标变量影响大小。由于三因素间存在"时期=年龄+队列"的完全线性关系,使用传统回归方法不能求得参数唯一解,即APC模型"不可识别"难题。文章针对APC模型"不可识别"难题的各种处理思路进行综述,对APC模型参数估计研究最新进展进行详细介绍,并对各种参数估计方法的优缺点和适用范围进行比较说明。
- 苏晶晶彭非
- 我国地区发展依赖指数的实证研究被引量：1
- 2014年
- 关于我国发展指数的研究大部分停留在评估我国各省市的各种发展指数上。文章考虑各个地区发展的依赖性,利用Frank copula函数对我国各个地区发展的依赖指数进行度量。并在此基础之上,进一步找出发展依赖指数因子,做回归分析。研究发现:距离、健康水平差异、教育差异和社会发展差异因子对发展依赖关系的影响显著。其中,教育水平差异与发展依赖负相关;地区之间社会发展差异与发展依赖指数正相关。而生活水平差异对地区之间的发展依赖指数影响不显著。
- 彭非杨娟蒋涛
- 关键词：FRANKCOPULA函数
