简介:统计建模和统计检验是统计分析中极为重要的内容,它们往往都要求样本数据满足一定的条件。比如,统计建模是以服从某种概率分布的样本观测数据为基础,通过估计得到的;统计检验要求样本数据满足随机性、独立性、正态性、方差齐性等条件,并且要验证待处理的样本数据是否满足这些条件,只有满足要求的条件,得到的结论才是有效而可靠的。当条件不满足时,需对待处理的原始样本数据进行适当的变换。这些工作对统计分析具有十分重要的作用,却被以往的研究所忽视,本文拟对与此相关的问题作进一步的探讨。一、ARMA模型对数据序列的平稳性要求条件及其数据变换ARMA模型是时序模型中最常用的模型,并在统计模型中占有重要的位置。建立ARMA
简介:对城镇居民自有住房服务价值核算虚拟租金,将其纳入居民收入统计范畴,原有的收入分配格局会随之发生变动.利用CHFS2011、CFPS2012数据,建立参考模型和虚拟租金模型,选取分位点比率测度指数、基尼系数、均等对数偏差指数、泰尔指数及阿特金森指数等5项常用指标测度居民收入分配状况,研究虚拟租金对家庭和个人收入分配状况的影响,比较租房家庭、未清偿余额家庭和完全产权住房家庭在收入分配格局中所处位置的差异.研究发现,市场价值法和资本市场法核算结果均表明,虚拟租金纳入中国家庭收入统计后,总体上缓解了居民收入分配差距,这一点与发达国家系列研究相符.分样本计量结果显示,租户家庭内部收入不平等程度最大,核算虚拟租金后,未清偿余额家庭收入分配状况的改善程度最高,收入分配不平等分解结果表明,组内不平等是导致总体不平等的主要原因,纳入虚拟租金因素后,组内不平等对总体不平等的贡献度呈上升趋势.