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基于非参数回归模型的短期风电功率预测 被引量：105
1
作者 王彩霞 鲁宗相 +2 位作者 乔颖 闵勇 周双喜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期78-82,91,共6页
随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要。非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用。文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测。首先,基... 随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要。非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用。文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测。首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间。以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 点预测 概率区间预测 非参数回归
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基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计 被引量：46
2
作者 王铮 王伟胜 +1 位作者 刘纯 冯双磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期242-247,共6页
以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,... 以我国多个地区实际运行风电场为研究对象,以实现风电功率预测结果不确定性较优估计为目的,提出了基于风过程方法的风电功率预测结果不确定性估计方法,并给出了各风过程的数学模型。采用风过程方法和功率水平划分方法划分预测误差数据,可有效识别不同特性预测误差。采用非参数回归方法拟合误差概率密度分布,获得了较优的拟合结果。根据实际风电场数据验证文中方法的先进性,其与基于正态分布优化拟合的估计方法的比较结果表明,文中方法的各项评价指标均优于后者。 展开更多
关键词 风电功率预测 预测不确定性 风过程 非参数回归 不确定性估计
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非参数回归方法在短时交通流预测中的应用 被引量：30
3
作者 张晓利 陆化普 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1471-1475,共5页
为了提高短时交通流预测的准确性,提出了应用改进的非参数回归方法进行短时交通流预测。利用反馈机制动态调节系统变量和输入变量集是对非参数回归方法的主要改进之处。将建立的模型用于北京实际大规模路网的交通流预测预报,实例分析结... 为了提高短时交通流预测的准确性,提出了应用改进的非参数回归方法进行短时交通流预测。利用反馈机制动态调节系统变量和输入变量集是对非参数回归方法的主要改进之处。将建立的模型用于北京实际大规模路网的交通流预测预报,实例分析结果表明,应用非参数回归方法的5m in交通流预测结果明显优于神经网络方法;有反馈调节机制的非参数回归方法优于有固定输入变量集的非参数回归方法。 展开更多
关键词 非参数回归 短时交通流 预测 反馈调节
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非参数小波算法的交通流预测方法 被引量：14
4
作者 王晓原 吴磊 +1 位作者 张开旺 张敬磊 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第10期44-47,共4页
及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。本文应用非... 及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。本文应用非参数回归理论并结合小波分析算法,将交通流数据按不同频道分解,然后重构信号时舍去噪音频道,得到光滑的交通信号曲线,进而利用非参数方法中的最近邻规则对未来交通流进行预测。经过实测数据验证,算法能对交通参数做出很好的预测。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 小波分析 最近邻规则 多分辨分析
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基于改进KNN算法的城轨进站客流实时预测 被引量：16
5
作者 郇宁 谢俏 +1 位作者 叶红霞 姚恩建 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期121-128,共8页
针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor, KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据特性... 针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor, KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据特性改进近邻样本的模式匹配过程,利用关键点法去除原始序列中的噪声扰动,并引入动态时间规整算法实现考虑序列形态的相似性度量;再次,根据样本间流量差异引入距离权重和趋势系数,推演未来时段的进站量,实现滚动的实时预测;最后,依托广州地铁客流数据仓库对预测模型进行精度分析.结果表明,对于全网159个站点,5 min粒度下全天分时进站量预测的平均绝对百分比误差的均值为11.6%,能够为路网状态监控提供可靠的数据支撑. 展开更多
关键词 城市交通 实时预测 K近邻 进站客流 动态时间规整
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非参数估计方法 被引量：13
6
作者 张煜东 颜俊 +1 位作者 王水花 吴乐南 《武汉工程大学学报》 CAS 2010年第7期99-106,共8页
为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数... 为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数回归方法:核方法、局部多项式回归、正则化方法、正态均值模型、小波方法、超完备字典、前向神经网络、径向基函数网络.比较了不同的算法,给出算法之间的相关性与继承性.最后,将算法推广到高维情况,指出面临计算的维数诅咒与样本的维数诅咒两个问题.通过研究指出前者可以通过智能优化算法求解,而后者是问题固有的. 展开更多
关键词 参数统计 非参数统计 核方法 局部多项式回归 正则化方法 正态均值模型 小波 超完备字典 前向神经网络 径向基函数网络
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基于非参数回归的短时交通流预测研究综述 被引量：12
7
作者 李振龙 张利国 钱海峰 《交通运输工程与信息学报》 2008年第4期34-39,共6页
短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空-天气环境... 短时交通流预测是实现交通控制和诱导的关键问题之一。综述了基于非参数回归的短时交通流预测方法,指出了状态向量的选取没有考虑天气环境等存在的问题,提出了改进思路和方法,即基于动态聚类和决策树的历史数据组织方式、时空-天气环境相结合的状态向量选取方法以及基于密集度和状态向量的自适应变K机制等,期望通过这些改进能提高基于非参数回归短时交通流的预测精度,为交通控制和交通诱导建立基础。 展开更多
关键词 非参数回归 短时交通流 预测
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K近邻短期交通流预测 被引量：13
8
作者 方琴 李永前 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第4期828-831,共4页
从分析短时交通流特性入手,利用非参数回归中K近邻的方法,对道路交通流量进行短期预测;采用贵阳市道路交通流量的实际数据进行验证。结果表明:K近邻非参数回归预测模型能较为准确的进行道路短期交通流预测,该方法可用于短期交通流预测。
关键词 短期交通流预测 非参数回归 K近邻
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基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法 被引量：13
9
作者 刘洋 马寿峰 《交通信息与安全》 2013年第2期27-31,40,共6页
大部分非参数回归预测算法并不对交通流历史数据进行区分,而是将全部历史流量数据建立模式库进行分析。基于交通流的现实特征,提出基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法,首先根据流量分布特点运用聚类分析将其分类成不同的流量模... 大部分非参数回归预测算法并不对交通流历史数据进行区分,而是将全部历史流量数据建立模式库进行分析。基于交通流的现实特征,提出基于聚类分析的非参数回归短时交通流预测方法,首先根据流量分布特点运用聚类分析将其分类成不同的流量模式,然后选择匹配待预测时刻的流量模式作为样本数据库运用非参数回归进行预测。实例计算结果表明,其预测精度优于传统非参数回归方法。 展开更多
关键词 短时交通流预测 聚类分析 非参数回归
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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法 被引量：11
10
作者 梁轲 谭建军 李英远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K... 非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K最近邻搜索 遗传算法 Map Reduce编程模型 并行计算
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基于AIS船舶数据的港口交通流量预测模型研究 被引量：10
11
作者 李晋 钟鸣 李扬威 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2018年第3期72-78,共7页
针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型。通过自编... 针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网API数据接口提取船舶AIS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型。通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性。同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比。组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别是0.559 5,1.011 9和12.98%,出港分别是0.672 6,1.315 5和15.23%,以上指标均优于上述的传统3种模型。相比于组合模型,优化的BP神经网络模型预测结果更优,进港和出港预测的平均相对误差分别降低了3.23%和4.76%,结论证明,组合模型和优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 船舶交通流量预测 AIS数据 基因算法 神经网络 非参数回归 组合模型
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地基压缩模量及沉降经验系数反演分析 被引量：9
12
作者 曹净 杨海星 +2 位作者 宋志刚 刘海明 孙长宁 《建筑技术》 北大核心 2016年第3期253-257,共5页
以分层总和法为地基沉降计算模型,基于各土层压缩模量和沉降经验系数的取值区间,利用均匀试验和ACE非参数回归技术构建土层压缩模量和沉降经验系数与地基沉降量之间的响应面关系;然后利用Monte Carlo模拟技术生成多组随机样本,并利用已... 以分层总和法为地基沉降计算模型,基于各土层压缩模量和沉降经验系数的取值区间,利用均匀试验和ACE非参数回归技术构建土层压缩模量和沉降经验系数与地基沉降量之间的响应面关系;然后利用Monte Carlo模拟技术生成多组随机样本,并利用已建立的响应面模型预测随机样本对应的地基沉降量;最后利用现场监测数据作为约束条件,筛选出在约束条件内的沉降预测值所对应的数据样本,并将所筛选出的压缩模量作为土层真实压缩模量值的近似。将本文方法用于实际工程反演分析,充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 压缩模量 沉降经验系数 均匀试验 非参数回归 反演分析
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糖类抗原19-9、糖链抗原72-4、癌胚抗原和甲胎蛋白联合检测对胃癌的诊断价值分析——基于非参数检验和二项Logistic回归模型 被引量：9
13
作者 孔丽 《中国卫生检验杂志》 CAS 2018年第14期1741-1743,1746,共4页
目的评价联合检测血清肿瘤标志物(CA19-9、CA724、CEA和AFP)对胃癌的诊断价值。方法收集本院2016年7月-2017年7月胃癌患者43人为观察组,胃部良性病变患者38人为对照组,同期体检患者58人为参照组,检测其CA19-9、CA72-4、CEA和AFP,采用SPS... 目的评价联合检测血清肿瘤标志物(CA19-9、CA724、CEA和AFP)对胃癌的诊断价值。方法收集本院2016年7月-2017年7月胃癌患者43人为观察组,胃部良性病变患者38人为对照组,同期体检患者58人为参照组,检测其CA19-9、CA72-4、CEA和AFP,采用SPSS 24.0软件进行非参数检验及二项Logistic建模分析。结果利用Kruskal-Wallis H检验,CA19-9的P值为0.004,CA72-4的P值为0.002,AFP的P值为0.006,CEA的P值为0.016,均远<0.05;利用二项Logistic回归模型,年龄变量的P值为0.549,远>0.05;建立胃癌发生概率模型:z=-2.828+0.032CA19-9+0.056CA72-4+0.201AFP+0.097CEA(分界值为0.5)。结论观察组CA199、CA724、CEA和AFP的表达水平明显高于参照组和对照组;在年龄段(61.7±10.8)岁,年龄并不是影响胃癌发生的显著变量,因此可认为在此年龄段内,胃癌发病概率没有显著不同;通过二项Logistic回归建立的胃癌发生概率模型可分析、评估患者的胃癌风险。 展开更多
关键词 糖链抗原72-4 甲胎蛋白 非参数检验 LOGISTIC回归
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基于遗传算法优化和KD树的交通流非参数回归预测方法 被引量：8
14
作者 贾宁 马寿峰 钟石泉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期991-996,共6页
非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用.针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个问题,提出使用KD树作为模式库的存储结构,能够有效提高搜索速度,并且能够在实际运行中不断将新发现的交通流模式实时地加入模式库.提出... 非参数回归预测方法在交通流短时预测中得到了广泛应用.针对提高搜索速度和关键参数的优化设置两个问题,提出使用KD树作为模式库的存储结构,能够有效提高搜索速度,并且能够在实际运行中不断将新发现的交通流模式实时地加入模式库.提出使用遗传算法对非参数回归中的重要参数进行优化,实验表明能够得到相对较优的参数设置.所得研究结果为实时的交通流短时预测系统提供了一种较好的预测方法. 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 近邻搜索 KD树 遗传算法
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基于大数据的非参数回归短时交通流预测方法 被引量：7
15
作者 冯青平 李星毅 《无线通信技术》 2015年第3期38-43,共6页
为了解决海量交通大数据实时预测问题,引入了Hadoop云平台结合K近邻非参数回归方法预测短时交通流。由于MapReduce框架的并行性,大大缩减了查找K个近邻的时间。通过实验证明,在集群上的预测时间相比在单机上的预测时间大大缩减。并且基... 为了解决海量交通大数据实时预测问题,引入了Hadoop云平台结合K近邻非参数回归方法预测短时交通流。由于MapReduce框架的并行性,大大缩减了查找K个近邻的时间。通过实验证明,在集群上的预测时间相比在单机上的预测时间大大缩减。并且基于MapReduce框架的预测速度随着集群规模的增大而增大,表现出集群的可扩展性。该方法可以满足交通控制和交通诱导系统的实时性和精确性的需求。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K近邻 MAPREDUCE HADOOP
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快速路交通事件持续时间预测模型 被引量：7
16
作者 杨超 汪超 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1015-1019,共5页
针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据;在分析样本数据特征基础上,确... 针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据;在分析样本数据特征基础上,确定了贝叶斯网络的结构学习方法与参数学习方法;对贝叶斯网络模型的结果用非参数回归算法生成持续时间预测值.最后,对模型预测精度进行了验证,发现模型预测效果较好. 展开更多
关键词 快速路交通 事件持续时间 贝叶斯网络 非参数 回归 预测模型
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均匀试验和非参数回归在硫酸侵蚀混凝土试验中的应用 被引量：6
17
作者 闵红光 宋志刚 张雪松 《河南科学》 2010年第4期452-455,共4页
结合硫酸侵蚀混凝土的试验,分析了均匀试验和非参数回归在试验研究中的应用.采用均匀试验,设计了2因素8水平的试验,控制因素为水灰比和浸泡液pH值,采用非参数回归对试验结果进行处理.给出表观扩散系数的经验公式,证实均匀试验和非参数... 结合硫酸侵蚀混凝土的试验,分析了均匀试验和非参数回归在试验研究中的应用.采用均匀试验,设计了2因素8水平的试验,控制因素为水灰比和浸泡液pH值,采用非参数回归对试验结果进行处理.给出表观扩散系数的经验公式,证实均匀试验和非参数回归在试验研究中具有有效性. 展开更多
关键词 均匀试验 非参数回归 硫酸 混凝土
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一种基于非参数回归的交通速度预测方法 被引量：6
18
作者 史殿习 丁涛杰 +1 位作者 丁博 刘惠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期224-229,共6页
非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型。为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而... 非参数回归模型是近年来提出的一种交通状态预测模型。为进一步提高预测精度,基于非参数回归模型的特点,针对近邻状态的选取问题,提出了基于速度变化趋势和密集度的变K近邻精确搜索策略,对原有模型的近邻匹配方式进行了改进和优化,进而提出了一种短时交通平均速度预测模型。利用北京市浮动车系统数据对算法精度进行了验证,结果表明,该模型的预测精度优于基础的非参数回归和BP神经网络模型,并能为短时交通速度预测提供可行的结果。 展开更多
关键词 非参数回归 速度预测 短时交通状态
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基于非参数回归响应面法的高精车铣复合机床床身多目标联合优化设计 被引量：2
19
作者 杨郡守 周振伟 +3 位作者 林晓亮 邓小雷 王建臣 郑燕宁 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期128-133,共6页
精密化是机械加工领域追求的目标,数控车铣复合机床作为高端机械加工装备,其床身的动静态特性对机床加工精度有显著影响。针对当前床身结构优化方法效率低、效果差的问题,文章提出一种非参数响应面法的多目标联合优化方案。该方案首先... 精密化是机械加工领域追求的目标,数控车铣复合机床作为高端机械加工装备,其床身的动静态特性对机床加工精度有显著影响。针对当前床身结构优化方法效率低、效果差的问题,文章提出一种非参数响应面法的多目标联合优化方案。该方案首先根据有限元分析结果挑选出模型的优化尺寸,并将床身质量、最大形变、一阶固有频率作为联合优化目标;通过建立参数试验对尺寸进行敏感性分析,精准选出敏感性较大尺寸;基于非参数回归法建立响应面,导入所选尺寸,计算试验样本的响应值,建立非参数回归响应面优化模型,并采用多目标遗传算法找出最优设计方案。最优方案优化结果为:机床床身最大形变降低约14.667%,一阶固有频率提升约3.187%,质量降低约1.208%。结果表明该优化方案能够高效提升机床床身动静态特性,为机床优化设计提供理论依据。 展开更多
关键词 高精车铣复合机床 机床床身 参数敏感性分析 非参数回归 响应面法 多目标联合优化
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我国行业收入差距与经济发展关系——基于2005-2017年行业面板数据的分析 被引量：5
20
作者 李子秦 吴昊 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2018年第12期178-186,共9页
改革开放迄今已四十周年,我国发展的重点,也由片面追求GDP增长,转向提高中等收入群体比例等目标,从而解决收入差距问题尤为迫切。本文以泰尔指数衡量中国行业收入差距的不平等程度,采用非参数估计与门限回归模型检验行业收入差距的变化... 改革开放迄今已四十周年,我国发展的重点,也由片面追求GDP增长,转向提高中等收入群体比例等目标,从而解决收入差距问题尤为迫切。本文以泰尔指数衡量中国行业收入差距的不平等程度,采用非参数估计与门限回归模型检验行业收入差距的变化趋势,发现我国行业收入差距伴随经济发展加速扩大:在经济发展水平较低时,我国行业收入差距伴随经济增长出现小幅上升的趋势;随着分位点提高,在经济发展水平处于中、高阶段时,行业收入差距随经济增长出现明显波动。且行业收入不平等对经济长期发展具有消极影响。最后本文提出,应使行业可自由进入与退出、继续深化国有企业改革、加强劳动力流动性等建议,以缓解此种收入不平等现象,从而使改革开放果实得到更好分配。 展开更多
关键词 行业收入不平等 经济发展 非参数回归 门限回归 误差修正模型
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