导读:本文包含了工具变量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:变量,工具,人口,政治,商业银行,科研,结构。
工具变量论文文献综述
周力敏[1]（2019）在《影响政策工具选择的变量与考量》一文中研究指出政策工具选择是提高党和政府执政能力和领导水平的重要内容。影响政策工具选择的变量主要是民生变量、风险变量、资源变量、市场变量和冲突变量。各种变量由于在政策工具选择中所处的位置不同、作用不同、影响程度不同、作用环节不同,可分为:可能性变量、选择性变量和程度性变量。政策工具选择的过程就是综合考量各种变量,明确各种变量间的关系,以及变量间的相互影响关系来确定政策工具选择的过程。(本文来源于《云南行政学院学报》期刊2019年06期）
邹灵,吴东晟,杨宜平[2]（2019）在《面板数据分位数回归模型的工具变量估计》一文中研究指出针对含有内生变量的面板数据回归模型,提出基于工具变量的分位数回归估计方法.首先,通过引入工具变量解决协变量的内生性问题,然后利用分位数回归的方法对回归系数进行估计.在一些正则条件下,证明所提出估计的大样本性质,通过模拟研究证实该方法的有限样本性质.(本文来源于《应用数学》期刊2019年04期）
唐斌斌,刘林平[3]（2019）在《课外体育运动与初中学生的偏差行为——基于CEPS数据的工具变量分析》一文中研究指出以往关于体育运动与青少年偏差行为关系的研究大多没有考虑两者之间存在的内生性问题。本文使用中国教育追踪调查(CEPS)数据,以工具变量法对初中学生课外体育活动影响偏差行为进行回归分析。研究发现:参与课外体育活动会显着增加初中学生的偏差行为。这一发现揭示了体育活动具有复杂的社会后果,应该以规则、公平、合作和适度的原则去规范中小学生的课外体育活动。(本文来源于《体育与科学》期刊2019年04期）
孙明,吕鹏[4]（2019）在《政治吸纳与民营企业家阶层的改革信心:基于中介效应和工具变量的实证研究》一文中研究指出文章从政治吸纳出发来解释民营企业家阶层的改革信心,认为政治吸纳包括政党吸纳、行政吸纳、社团吸纳叁种途径,通过提升民营企业家的政治地位和政治社会化这两种中介机制,政治吸纳起到了强化政治认同、增强改革信心的效果。对2014年"第十一次全国私营企业抽样调查"数据的中介效应分析和工具变量回归都支持了文章提出的研究假设。研究发现,创业后入党、担任人大代表和政协委员、在工商联担任领导都能显着提升民营企业家对自身政治地位的评价,也使他们更有可能参加理想信念教育活动,从而对经济体制改革表现得更有信心;工具变量回归的结果则表明政治吸纳对改革信心的作用是稳健的。这些研究结果回应了政治吸纳"双刃剑"的争论,认为党和国家对民营企业家的政治吸纳产生了积极的效果。(本文来源于《经济社会体制比较》期刊2019年04期）
朱顺泉,赖少钺[5]（2019）在《上市商业银行同业业务的风险承担影响实证研究——来自面板工具变量法的证据》一文中研究指出深入考察商业银行发展同业业务对银行风险承担水平的影响,以同业净资产/总资产综合衡量同业资产负债业务扩张净效应,基于面板工具变量,运用2SLS回归估计方法,进行实证检验,结果发现:同业净资产占比增加显着提高了商业银行风险承担水平;商业银行风险承担水平随着银行杠杆水平、股权集中度、不良贷款率的提高而增加,但随着资本充足率、资产规模和存贷款占比的提高而降低。"高风险高收益假说"没得到实证检验;上市商业银行发展同业业务的风险承担影响机制:同业业务期限错配和高杠杆运作方式,增加了商业银行总资产收益率波动率,从而降低商业银行单位风险收益和单位风险的资本要求,提高了商业银行的破产风险概率,最终增加了银行风险承担水平。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年06期）
汤教泉[6]（2019）在《中国股票市场收益率的可预测性研究》一文中研究指出股票市场收益率是否可以被有效地预测,是当前金融学研究的热点问题之一。虽然经济金融学家们已经在解释经济现象方面取得了不错的进展,但是预测未来对于学者们仍是一个不小的挑战。目前,经济学家们普遍认为,一旦市场达到完全有效,股票市场的收益率服从一个完全随机游走过程,是不能被任何因素所预测的。顺着这条思路,股票市场收益率的可预测性研究回归到了研究股票价格随机游走的性质上。但是,当下的研究显示,一些宏观以及行业政策因素无时无刻不影响着股票市场价格。同时,投资者期望和企业的经营管理能力也无时无刻不反映在股票价格当中。因此,股票价格波动中的部分组成成分,例如周期、趋势等,是存在被预测的可能性的,而另外一部分则属于随机游走过程,不可被预测。这为我们构建新的经济预测模型,在一定误差要求范围内预测股票收益率提供了可能。本文提出一种新的可预测性检验方法——结构突变修正的IVX检验法,对中国股票市场收益率的可预测性进行检验。仿真结果证实,结构突变修正的IVX检验法在因变量存在结构突变的情况下不管是单间断点还是多间断点,不管是单变量回归还是多变量回归,都能有效地修正IVX检验所存在的误差。结构突变修正的IVX检验法不仅继承了IVX检验法无需考虑预测变量的持续性先验信息,对任何属于单位根过程、近单位根过程、近平稳过程或平稳过程的预测变量都稳健的特性,而且当因变量存在结构突变过程时能够有效修正传统IVX法的不足,使结果更加可靠。此外,由于结构突变修正的IVX检验法Wald统计量服从一个标准的卡方分布,计算简便,能够推广到多元模型中,大大提升了检验的效率。本文选取股利支付率、股利价格比、股息率、盈余价格比、账面市值比、股票方差、净权益增加、换手率、通货膨胀以及货币发行增长率的变动率等10种经济变量作为预测变量,预测中国沪深两市A股按总市值加权平均的超额收益率。并且,考虑到股权分置改革作为我国股票历史上的一次重大事件,因此我们将股权分置改革后的时期作为一个子样本进行对比研究。为了使本文结论更加精确,本文按照证监会行业分类将所有中国A股划分成13个行业进行行业收益率可预测性检验,进一步完善了我们的结论。此外,本文将研究结果与OLS法检验结果、传统的IVX法检验结果以及相关的一些学者研究结论进行对比。本文还通过构造期限长短不同的检验方法,对期限水平不同的股市收益率的可预测性进行分析,丰富了长期和短期研究结论。本文的主要研究结论有:股票方差、通货膨胀在短期具有较强的预测能力;能够显着预测各行业的预测变量各不相同,但总体上来说与全部A股组合收益率的检验结果相差不大,仅仅在个别行业个别变量中存在差异;随着期限水平的增加,预测变量的预测能力整体上来说得到了显着提高,大部分预测变量在所有期限水平呈现出随着期限水平的增加预测能力逐步提升或在任何期限水平上均存在显着预测能力的特征;多变量检验中预测变量显着程度要弱于单变量检验;股权分置改革时期对于部分预测变量的长期水平预测能力有显着的削弱,总体来说股权分置改革后股市收益率的整体可预测性要弱于全样本时期。(本文来源于《江西财经大学》期刊2019-06-01）
王蒙[7]（2019）在《贝叶斯工具变量方法研究及其在药品不良反应主动监测中的应用》一文中研究指出研究背景:药品安全与公众的生命健康、社会的和谐稳定和人类的长远发展息息相关,是公共卫生领域研究的重点问题。随着医药卫生技术的发展,越来越多的药品被研发上市用以防治疾病。与此同时,药品不良反应(Adverse Drug Reaction,ADR)也逐渐增多,对人类的生命健康造成了严重威胁。因此,完善药品安全性监测和评价方法,对尽早发现、确认和处理药品不良反应所致危害,降低患者的用药风险具有非常重要的意义。药品不良反应监测是保证用药安全的重要手段,其中主动监测是针对某一药品,为探索某个或某些安全性问题的性质或程度等,基于药物流行病学研究方法而展开的各种活动、行为和研究。相较于依托药品不良反应自发呈报系统(Spontaneous Reporting System,SRS)的被动监测,主动监测需要事先制定出详细的监测计划,包括不良事件的收集方案等,并通过计划的实施,达到全面收集不良反应信息的目的。因此,主动监测可以克服被动监测现存的局限性,如不良事件低报漏报、报告质量良莠不齐及缺乏整体用药人群基数等,得到的研究成果对临床用药、药品监管和社会经济都有更可靠和深远的影响。然而,主动监测的形式多为观察性研究,不可避免地存在着混杂因素的影响,特别是潜在或未观测的混杂因素,比如患者的家庭状况、医生或医疗机构的特点、时间因素等。这些因素在研究过程中很难直接测量获得,但直接忽略会影响药品与所关注安全性问题的关联性推断,造成研究结果的偏倚。工具变量(Instrumental Variable,IV)分析为一种常用的控制潜在、未知混杂因素导致偏倚的方法,近年来开始应用于药物流行病学领域。然而,主动监测研究中数据量的不确定性、关注的处理因素和结局事件多为二分类变量,且发生率低等情况给应用工具变量分析的准确性造成了影响。同时,考虑到工具变量分析本身存在的弱工具变量等问题,如何在主动监测研究中克服上述困难,提高主动监测的评价效能是一项迫切需要解决的实际问题。研究目的:本研究针对药品不良反应主动监测数据特点,以传统工具变量分析方法为基础,进一步结合贝叶斯理论构建贝叶斯工具变量分析模型,探索和比较不同数据条件下的最优参数估计模型,以完善工具变量分析在主动监测中的适用性,控制潜在、未知的混杂因素对药品-不良反应关联推断的影响,减少估计药品所致不良反应效应时的偏倚。并将所建立的方法在真实的药品安全性研究中推广应用,检验其效果,为药品风险管理提供及时、有效的药物警戒信息和循证决策依据。研究方法:1.模拟研究首先,通过对工具变量分析方法的文献回顾研究,利用较为常用的医生处方倾向性来模拟产生二分类的工具变量。按照药品安全性研究中常关注的是否用药和是否发生不良事件的实际情况,模拟产生二分类的处理变量和结局变量。其次,通过设置不同的模拟参数,包括不同的样本量大小、不同的工具变量强度、不同的遗漏混杂因素强度以及不同的处理和结局变量发生率组合,共产生24种数据情境,每一个模拟情境,分别模拟1000次,以保证结果的准确性。进一步,构建两阶段probit残差纳入法、probit+logistic残差纳入法、有限信息最大似然估计(Limited Information Maximum Likelihood,LIML)法及其Fuller矫正(Fuller-LIML)法作为传统二分类变量工具变量分析法。同时,将贝叶斯统计思想融合到工具变量分析中构建贝叶斯双变量probit工具变量分析模型,结合待估参数的先验分布,采用汉密尔顿蒙特卡洛(The Hamilton Monte Carlo,HMC)方法得到待估参数的后验分布,从而进行统计推断。最后,全面比较不同数据情境下贝叶斯工具变量方法和传统工具变量方法的应用情况,探讨所建模型在主动监测研究中的可行性和适用性。2.实例研究将贝叶斯工具变量分析模型应用于一项中药制剂治疗轻、中度脑梗死的前瞻性、开放性、多中心四期临床试验,重点评价服用该中药制剂过程中伴随疗法的使用对药品不良事件(Adverse Event,AE)和严重不良事件(Serious Adverse Event,SAE)发生情况的影响,进一步确认该药品相关风险因素,保障患者用药安全。研究结果:1.模拟研究模拟研究采用上述传统工具变量模型和贝叶斯工具变量模型共五个模型对处理效应值进行估计。采用绝对偏倚、标准误、均方误差和置信区间宽度来比较五种方法在不同数据情境下估计结果的准确度和精确度。当样本量较小时,贝叶斯工具变量模型的估计结果具有较小的绝对偏倚和较窄的置信区间宽度,稳定性最好。而样本量较大时,五种模型估计的置信区间宽度均有明显的缩窄,准确度有所提高;当遗漏混杂因素的强度较弱时,五种方法估计的绝对偏倚相似,但置信区间宽度以贝叶斯工具变量模型最窄,Fuller-LIML估计的均方误差最小,精确度更高。在遗漏混杂因素的强度提高后,五种方法的估计结果变化不大;在不同工具变量强度下,Fuller-LIML和贝叶斯工具变量模型估计的绝对偏倚最小,精确度最高,其中贝叶斯工具变量的置信区间宽度最窄。当其他条件一致时,随着工具变量强度的增加,五种方法置信区间的宽度都有逐渐缩小的趋势;在处理因素的暴露率低和不良事件发生率低的组合下,贝叶斯工具变量模型的绝对偏倚最小,置信区间宽度最窄,标准误差和均方误差都最小,具有突出的优势。而在处理的暴露率高和不良事件发生率低的组合下,五种方法中以Fuller-LIML的估计效果最优。2.实例研究实例中针对研究问题比较了工具变量分析模型与传统的Logistic回归分析的结果,研究发现贝叶斯工具变量分析模型对潜在、未知的混杂因素进行控制后,能提高采用伴随疗法和发生不良事件、严重不良事件之间关联性推断的大小,验证了采用伴随疗法是不良事件发生的危险因素。研究结论:在药品不良反应主动监测研究中应用工具变量分析方法来控制潜在、未知的混杂因素,需要考虑数据的实际情境来选择最优的工具变量分析模型。当样本量增大和工具变量强度增强时,五种方法的置信区间宽度均有缩窄,估计的准确度提高。在大样本的条件下Fuller-LIML对LIML的矫正作用突出,能够有效地降低估计绝对偏倚、标准误和均方误差,明显缩窄置信区间宽度,提高模型估计的准确性和精确性。针对小样本、弱工具变量、遗漏混杂因素强以及处理因素的暴露率低和不良事件发生率低的组合情况下,贝叶斯工具变量分析模型的表现最优,为最佳选择。真实世界研究中收集到的药品不良反应信息是多种多样的,所以安全性评价的因素并不局限于二分类变量,况且从中找到有效的工具变量也十分具有挑战性。由于主动监测观测周期长,人力财力等因素限制,有可能出现患者失访而导致数据缺失。对于这些在实际应用工具变量分析时可能遇到的问题,还需要在主动监测设计阶段全面考虑,并在分析时结合相应的方法进一步加以完善。(本文来源于《中国人民解放军海军军医大学》期刊2019-05-20）
任红松,张琼,王芳,赵龙,李朝晖[8]（2019）在《基于工具变量法分析科研人员素养对科研创新产出纯技术效率的影响》一文中研究指出【目的】研究科研人员科研素养对其科研创新的投入产出纯技术效率的影响,找出提升科研产出的途径。【方法】利用新疆农业科学院的178名科研人员作为样本,使用工具变量,结合两阶段最小二乘法与DEA-tobit模型对科研人员科研素养对创新投入产出纯技术效率的影响机理和路径研究并验证。【结果】科研素养,以及其包含科研修养、个人能力和科研基础都显着的影响科研创新投入产出的纯技术效率。当加入年龄、科研平台、第一学历等控制变量之后,科研修养的影响发生了不合常理的变化;当使用两阶段最小二乘法处理科研修养之后,发现个人能力、科研基础直接正向影响科研纯技术效率。【结论】研人员的科研素养中,科研基础、个人能力是直接影响,科研修养是间接影响,即科研素养对科研人员的纯技术效率影响是一个多路径的影响机制。(本文来源于《新疆农业科学》期刊2019年05期）
杨东亮,李朋骜[9]（2019）在《人口集聚的经济效应:基于工具变量的实证研究》一文中研究指出人口空间分布受地域生态环境、商业条件和历史文化差异的影响而呈非均匀性特征。随着大中城市经济优势的日益扩大及限制人口自由流动政策藩篱的消除,人口向中心城市集聚的向心力不断强化。北京、上海的常住人口规模已经突破2 000万人,大规模的人口流入对城市的交通、社会秩序、资源利用、环境保护、住房保障等诸多方面产生重大影响,人口疏解与人口控制成为北京、上海等中心城市的重要社会管理举措。同时,人既是生产者也是消费者,在人口老龄化日益严重、人口红利加速消失的背景下,人口作为促进地区经济增长的重要力量,成为各个地区竞相吸引的宝贵资源。面对疏解人口还是集聚人口这一现实问题,需要在理论上回答人口集聚是否拥有经济增长效应并在实证上检验人口集聚经济效应的大小。为此,本文应用省级面板数据研究我国人口集聚的经济增长效应。为了克服人口集聚与经济增长互为因果关系导致的内生性问题,应用工具变量、矩估计等回归方法进行实证研究,发现小学教师数和卫生医疗工作人员数符合工具变量的要求,结果显示人口集聚具有显着的经济增长效应。此外,通过引入交叉项实证研究人口集聚引发的人口结构效应,即人口年龄结构和就业结构变化对经济增长的影响,发现改善人口结构更有利于经济增长。基于此,应进一步促进人口集聚,发挥人口集聚效应,特别是通过人口集聚来改善地区的人口年龄结构和就业结构,促进经济增长。这对于北京、上海等中心城市更有意义,在实行人口疏解政策时有必要考虑人口结构优化的经济增长效应。(本文来源于《人口学刊》期刊2019年03期）
蒋青嬗,黄灿,李毅君[10]（2019）在《内生性随机前沿模型估计方法研究:无需工具变量的Copula方法》一文中研究指出内生性是常见的计量问题,忽略内生性会导致估计量有偏且不一致。现有部分文献研究了内生性随机前沿模型的估计,但实现的前提是能够为内生性自变量寻找到合适的工具变量,而实际情况下合适的工具变量通常不容易获取。本文研究了在难以找到合适的工具变量的情况下内生性随机前沿模型的估计问题:结合Copula方法和极大模拟似然方法估计参数。此外,本文还构造了技术无效率的新的点估计,该点估计额外利用了内生自变量的信息,通常比JLMS法对应的点估计更有效。数值模拟表明,相比于已有研究,本文提出的方法估计精度更高。(本文来源于《统计研究》期刊2019年06期）
工具变量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对含有内生变量的面板数据回归模型,提出基于工具变量的分位数回归估计方法.首先,通过引入工具变量解决协变量的内生性问题,然后利用分位数回归的方法对回归系数进行估计.在一些正则条件下,证明所提出估计的大样本性质,通过模拟研究证实该方法的有限样本性质.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
工具变量论文参考文献
[1].周力敏.影响政策工具选择的变量与考量[J].云南行政学院学报.2019
[2].邹灵,吴东晟,杨宜平.面板数据分位数回归模型的工具变量估计[J].应用数学.2019
[3].唐斌斌,刘林平.课外体育运动与初中学生的偏差行为——基于CEPS数据的工具变量分析[J].体育与科学.2019
[4].孙明,吕鹏.政治吸纳与民营企业家阶层的改革信心:基于中介效应和工具变量的实证研究[J].经济社会体制比较.2019
[5].朱顺泉,赖少钺.上市商业银行同业业务的风险承担影响实证研究——来自面板工具变量法的证据[J].统计与信息论坛.2019
[6].汤教泉.中国股票市场收益率的可预测性研究[D].江西财经大学.2019
[7].王蒙.贝叶斯工具变量方法研究及其在药品不良反应主动监测中的应用[D].中国人民解放军海军军医大学.2019
[8].任红松,张琼,王芳,赵龙,李朝晖.基于工具变量法分析科研人员素养对科研创新产出纯技术效率的影响[J].新疆农业科学.2019
[9].杨东亮,李朋骜.人口集聚的经济效应:基于工具变量的实证研究[J].人口学刊.2019
[10].蒋青嬗,黄灿,李毅君.内生性随机前沿模型估计方法研究:无需工具变量的Copula方法[J].统计研究.2019
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