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考虑温度因素的中期电力负荷概率密度预测方法被引量：40: 2015年; 针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负荷对电力系统中期负荷分布规律的影响,提出基于神经网络分位数回归的中期电力负荷概率密度预测方法。根据连续的条件分位数函数预测中期负荷在某天的概率密度,获得更多关于中期负荷预测信息。同时,通过比较在考虑温度因素下和不考虑温度因素下的条件概率密度预测曲线以及峰值对应的点预测值,可以得出,预测当天温度对中期负荷预测有较重要的影响,这为降低中期电力负荷预测的不确定因素提供了更多的决策信息和预测结果。; 何耀耀闻才喜许启发撖奥洋; 关键词：温度

基于分位数回归的工资收入差异及其影响因素分析被引量：5: 2014年; 改革开放以来,受资源禀赋、历史文化等因素影响,工资决定模式存在着较大差异,主要表现为性别差、城乡差、区域差等。采用基于均值回归的O-B分解和基于分位数回归的M-M分解,对形成工资收入差异的影响因素及影响程度进行了详细的分析。结果表明:教育对低收入人群更为重要;工作经验对中等收入的男性群体和高收入女性群体更为重要;工资收入的性别歧视在低收入人群中最为严重;地域歧视是城乡工资差距的主要原因;教育和经验不是造成城市群体收入差距的主要原因;教育在农村收入群体收入差距中起着"马太效应"。; 阮素梅李志强许启发; 关键词：教育收益率分位数回归

中国居民多维贫困统计测度与脱贫路径选择被引量：1: 2014年; 贫困不仅受到收入的影响,而且受到其他因素的影响,需要从多个维度研究与解决居民贫困问题。基于主成分分析与层次分析方法,对不同维度的重要程度进行了赋权,进而构造加权多维贫困指数,用于多维贫困评价。运用中国居民营养与健康调查(CHNS)数据,对中国城乡居民多维贫困进行了测度与分解。实证结果表明:随着社会经济发展,中国居民总体贫困程度有所减轻,而医疗、卫生、收入、教育对多维贫困指数贡献较大;多维贫困呈现出不均衡性,农村居民多维贫困比城市居民严重,西部地区多维贫困比中、东部地区严重,这为中国居民脱贫路径的选择提供了决策依据。; 许启发巴磊林俞奕涵; 关键词：多维贫困贫困分解层次分析主成分分析脱贫

上市公司价值创造能力异质性——基于二元选择分位数回归模型的研究被引量：2: 2014年; 为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一方面,通过概率水平预测,揭示其异质影响程度。本文以中国A股上市公司2009—2011年三个年度数据作为研究对象进行实证研究,取得了稳健的实证结果。结果表明:这三类因素都显著影响公司价值创造能力,但影响方式呈现出异质性,表现为在价值创造能力的上尾部与下尾部都有较大的回归系数,意味着需要特别关注那些价值创造能力层次较高和较低的公司,可以采取"抓两头,促中间"的公司治理策略;各因素对公司价值创造为正的可能性影响程度表现为"折线型、台阶式",意味着只有当各因素取值累积到一定程度时,该可能性才会发生变化,而这一变化对公司规模最为敏感,表明要想实现价值创造能力的提升,公司需要进行各因素的积累与准备。; 阮素梅丁忠明刘银国杨善林; 关键词：所有制股权制衡度分位数回归二元选择模型

收入差距:客观测度与主观评价的实证被引量：4: 2015年; 居民对收入差距的主观评价直接影响社会协调和稳定,是衡量收入差距适度性的重要标准之一。文章以中国综合社会调查数据为基础,使用多元有序probit回归模型,就中国居民所处地区的客观收入差距对其收入差距主观评价的影响进行了实证分析。首先,客观收入差距对收入差距主观评价有显著正向影响,居民能够对所处地区存在的客观收入差距有一种理性的判断和认识;其次,对于相同的客观收入差距,与未受过高等教育的居民相比,受过高等教育的居民倾向于低估收入差距严重程度;再次,收入满意度高的居民也倾向于低估收入差距严重程度。; 蔡超李丽许启发; 关键词：收入差距主观评价收入满意度

中等收入人口规模统计测度新方法及应用被引量：4: 2014年; 现有中等收入人口规模的统计测度方法,要么依赖于中等收入界限的划分,要么存在不能完全排序的情况,具有一定局限性。为此,本文考虑了三种不同方案,对M-曲线进行积分,构造出新指数,用于揭示中等收入人口规模变动规律。研究表明:这一新指数是一个综合指数,既无需提供中等收入界限,又能够实现完全排序,可以很好地用于中等收入人口规模的历史评价与地区比较。最后,将新指数应用于中国城镇居民分组数据进行实证研究,发现2001-2006年,中等收入人口规模大幅度缩小,而在2006-2011年,中等收入人口规模有所增加。; 王艳明许启发徐金菊

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全国统计科学研究计划重点项目(2012LZ041)