摘要：在改革开放的新形势下,我国政府统计部门开展了农村住户等一系列农村统计调查,为解决"三农"问题提供了多方面的数据信息。本文通过分析总结现行农村住户抽样调查方案中存在的各种矛盾和问题,利用国际上前沿的连续性抽样调查方法作为理论基础,分别从农村住户抽样框的构建、连续各期调查样本的抽取、二维平衡轮换模式的设计、连续性抽样估计及其方差估计和连续时间序列数据的调整分析等角度提出一系列改革措施,从而设计出更加科学的调查方案,为及时、准确地搜集和提供关于"三农"问题的数据信息服务。关于其他类型的抽样调查方案亦可按照本文研究的思路类似地加以设计和解决。

摘要：在抽样调查中,随着当前经济社会的变化和发展,调查对象及其目标总体的范围和结构日益复杂。基于单个调查总体构建单一的抽样框进行随机抽样的传统调查方式往往存在较大问题,如单个调查总体的抽样框覆盖不全,单一抽样框的更新和维护成本又过高。本文认为,基于交叉子总体开展抽样设计及其估计是解决上述难题的有效方法。针对交叉子总体的抽样设计,本文在现行Hartley估计方法的基础上,引入了辅助变量信息和超总体模型,提出了一种基于广义回归估计方法的新型Hartley-GREG估计量,并进一步研究了其在二阶抽样下的具体估计量形式。另外,考虑到辅助变量信息不完备的情形,分别提出了基于双边和单边辅助信息的Hartley-GREG-Bs和Hartley-GREG-Ss估计量。本文还通过理论和数值模拟对几类新型的估计量与传统的Hartley、F-B估计量进行分析比较。数值模拟结果表明:在一般情形下,本文提出的几类新型估计量的估计精度比传统的Hartley、F-B估计量更高。最后,本文以我国规模以下工业企业抽样调查为例,具体给出了基于规下工业企业交叉子总体的抽样方案和新型的广义回归估计程序,从而更好地验证了本文研究的这一套理论方法的推广应用价值。

摘要：在总结现有模型辅助估计方法的基础上，本文通过构造一种半参数超总体模型，同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息，即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息，但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的，其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示：本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好；对于线性程度越低的超总体模型，其估计精度比广义回归估计有越明显的提高；就本文模拟而言，光滑参数在0．04～0．12间适当取值时会有相对较好的估计效果。

摘要：我国现行的各类基本单位调查为国民经济核算和宏观调控提供了大量的统计数据,但仍存在值得改进和完善之处。本文试图对各类基本单位调查进行整体化研究,从多水平连续性抽样的角度对调查制度与方法进行理论研究和设计,建立一套科学有效的基本单位调查体系。为了阐述这套理论体系的应用效果,本文以工业调查为例,给出规模以下工业多水平连续性抽样调查方案设计的具体步骤,将企业名录框扩展成双重抽样框,将一次性抽样延伸到连续性抽样,设计具体的轮换模式更新各期样本,给出工业类指标的连续性抽样估计方法。这套改革方案还需要其他相关环节的配套改革,才能更好地发挥潜在的整体优势。

摘要：产业经济学的SCP研究范式认为 ,市场结构决定企业行为 ,而企业行为又决定经济绩效。研究和分析表明 ,市场结构指标之一的集中度与经济绩效指标之一的利润率之间存在着一定的正相关关系。但我国证券业在市场集中度明显上升的情况下 ,却出现了行业性亏损及由此引发的佣金价格战、广告战。本文认为 ,排除经济不景气因素 ,过度竞争是对这一现象的最好解释。

摘要：针对现行多水平轮换调查存在的一系列问题,本文提出三维平衡多水平轮换模式设计及其广义组合估计方法。在这套设计方法中,将各种偏差和两类相关关系引入到广义组合估计量公式中,提高了估计量的准确性,同时在多目标调查下还应用最优化方法确定一套最优系数,使得连续性的多目标调查的整体估计精度达到最高,同时又兼顾各类目标量的精度要求。这套系统化、理论化的设计方法将为我国未来开展多水平轮换调查提供理论指导。

摘要：学术，按我的理解，即做学问的艺术。做学问不仅需要知识累积，而且还需要做学问的工具和方法，正如经济学的研究离不开数学工具一样；学术是学者们使用一种共同语言或逻辑的学问，可争论，可检验，可证伪，以告诉人们——让读者读个明白，让学者学个明白；学术是一种理论思维，是科学发现的必经之路。恩格斯说过，一个民族想要站在科学的最高峰，一刻也不能没有理论思维。从这个角度说，做学问是一种职业，意味着一种社会分工；同时，做学问要有良知，意味着拥有一种社会责任。当然，做学问的环境是重要的，它不仅影响学者的成长，从而影响学术的发展，以及科学的发现。而且，学者之间的交流与切磋，各种学术组织、学术机构以及学术刊物的存在，也都为人们进行科学思维搭建了一个平台。

摘要：在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。

摘要：在抽样理论和应用研究方面,中国一直比较重视抽样方案设计,而忽视抽样估计方法研究。本文在系统总结加拿大等西方国家成功经验的基础上,引入并改进了一套广义回归估计系统,应用在复杂的连续多阶抽样调查中,为中国抽样估计的应用研究奠定理论基础。在此基础上,以中国农产量的连续多阶抽样调查为例,给出了具体的回归估计程序,验证了这套系统的实践性和应用价值。

摘要：在结构突变检验中,针对参数统计检验需要依赖于严格假定的局限,本文创新性地提出了一套切实可行的非参数统计检验方法和检验程序。蒙特卡罗模拟表明,这套非参数统计组合设计具有较高的检验效力;结构突变前后样本量大小并不影响对截距与斜率双突变以及截距不变、斜率突变进行检验的检验效力,而对截距突变、斜率不变以及无结构突变检验影响较大。