横截面数据变量的规模特征:特征价格建模分析

发布时间：2018-06-01 01:30

  本文选题：截面数据 + 数据排序　； 参考：《统计研究》2015年02期

【摘要】：本文通过对截面数据排序这样一种创新的简单建模实验,将经济变量间关系的一个基本特征——非线性规模效应纳入到截面数据模型设定中。本文以特征价格模型为实验案例,具体的分析对象是汽车和电脑的特征价格模型。实验得出的主要结论有:由于忽略了截面数据样本中潜在的非线性规模效应,传统模型得出的特征价格指数很可能存在系统偏差;基于规模解释变量的数据排序方法是滤出截面数据样本中非线性信息的一种简易而有效的途径;截面数据一经排序,便可采用现有的系统动态建模方法来实现对变量间这种非线性规模信息的滤出。
[Abstract]:In this paper, the nonlinear scale effect, a basic characteristic of the relationship between economic variables, is brought into the cross-section data model setting through a simple and innovative modeling experiment. This paper takes the feature price model as an experimental case, and analyzes the characteristic price model of automobile and computer. The main conclusions of the experiment are as follows: because the potential nonlinear scale effect in the cross-section data sample is ignored, the characteristic price index obtained by the traditional model is likely to have a systematic deviation; The method of data sorting based on scale interpretation variables is a simple and effective way to filter out nonlinear information in cross-section data samples. The existing system dynamic modeling method can be used to filter out the nonlinear scale information between variables.
【作者单位】： 英国伦敦大学亚非学院经济系;北京师范大学经济与资源管理研究院;
【分类号】：F405;F224

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本文编号：1962324