基于最优化算法的众数回归理论及其在收入分配中的应用

发布时间：2018-02-09 18:22

  本文关键词： 众数回归模型 遗传算法 模拟退火算法 收入　出处：《统计研究》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：经典众数回归模型可以准确刻画因变量条件众数与自变量之间的关系,是均值回归和分位数回归模型的重要补充。本文提出使用遗传算法、模拟退火算法等最优化算法估计经典众数回归模型系数向量,并给出了相应的统计检验方法,弥补了经典众数回归模型由于缺少渐进理论而无法给出显著性检验方法的缺陷。在实证分析中,本文利用众数回归分析方法研究了中国城镇居民的收入影响因素,发现城镇居民中占最大比例的群体的教育收益率仅为3.3%,远低于均值回归和中位数回归10%的教育收益率;经验年限拐点为11年,远低于均值回归和中位数回归22年的拐点;对于占最大比例的群体而言,签有劳动合同者的收入比没有签订劳动合同者的收入高15%左右。最后,本文基于上述结果从教育、技术培训、法律等方面给出了调节贫富差距的政策建议。
[Abstract]:By using genetic algorithm , simulated annealing algorithm and other optimization algorithms to estimate the regression model coefficient vector of Chinese urban residents , the author points out that the income of the group with the largest proportion is only 3.3 % , which is far lower than the average return and median return of 10 % .

【作者单位】： 西安交通大学金禾经济研究中心;石河子大学统计与金融系;英国布鲁奈尔大学统计系;
【基金】：全国统计科学研究计划项目“基于众数统计量的收入分配差距测度及影响机制研究”(2013LY022)资助
【分类号】：F126.2;O212.1

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本文编号：1498567