摘要：钢材力学性能的提高对于提高钢材品质,充分适应市场需求有重要的意义.研究了热轧带钢的抗拉强度与各生产参数和工艺参数之间的关系,采用基于LASSO的复合分位数回归模型(Composite Quantile Regression,CQR),根据BIC准则选择合适的调整参数,选择出15个有重要影响的变量,建立基于这15个变量的预测模型.结果表明,将数据按70%和30%分成训练集和测试集,得到训练集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.61%和23.42,测试集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.58%和22.52.将本文所用的模型与两种不同的变量选择方法和三种不同的预测模型进行了对比,可得本文中所用的模型计算精度高,模型泛化能力强,为钢产品的设计和优化提供参考。

摘要：考虑含测量误差的线性回归模型,采用模拟外推(SIMEX)方法并结合复合分位数回归构造了回归系数的估计.所得回归系数估计不仅消除了测量误差对估计造成的偏差,而且保留了复合分位数回归估计的优点.在一些正则条件下,证明了估计的渐近性质.模拟研究了所提出方法的有限样本性质,并进行了实例分析.

摘要：针对面板数据回归模型,本文结合复合分位数回归,提出了改进的两阶段分位数回归估计方法,所提出的估计不仅保留了分位数回归的优点,而且保留了变量的含义.进一步,采用所提出的方法分析了对外贸易对经济增长的影响.分析表明,对外贸易对经济增长具有正向影响,且在对外贸易开放度越高的地区,其对经济增长的影响越大。