按混合模型、变截距模型和变系数模型区分(精选)

区域城镇化进程对房地产开发投资的影响研究摘要：文章基于安徽省16市2008年至2018年的面板数据，采用固定效应变系数模型，实证研究了区域城镇化进程对房地产开发投资的影响。

研究发现：经济、空间城镇化进程促进了安徽房地产开发投资发展，但人口城镇化未与空间城镇化相呼应推动房地产业的发展；同时，区域内城镇化发展存在差距，在皖南和皖北地区之间表现显著；而皖中地区人口城镇化对房地产开发投资虽起到正向影响，但弹性系数不大，以及各地区新型城镇化发展并不显著。

关键词：城镇化；房地产开发投资；区域差异；变系数模型中图分类号：F293文献标识码：A 文章编号：2095-0438（2021）03-0009-04(安徽建筑大学经济与管理学院安徽合肥230601)金长宏杨梦杰∗∗∗第41卷第3期绥化学院学报2021年3月Vol.41No.3Journal of Suihua UniversityMar .2021收稿日期：2020-09-23作者简介：金长宏（1964-），男，安徽合肥人，安徽建筑大学教授，硕士研究生导师，博士，研究方向：房地产投融资、房地产项目风险管理；通讯作者：杨梦杰（1996-），女，安徽阜阳人，安徽建筑大学硕士研究生，研究方向：房地产开发与经营。

近几十年，我国城镇化建设不断突进，城镇化率达到59.68%（2018）已步入快速发展阶段，略高于世界平均水平55%，但与一些发达国家英国（83%）、日本（92%）相比，还存在较大差距。

[1]其中，城镇化发展不平衡是一个重要原因。

房地产业是我国经济的根基性产业，在城镇化的推动下，人口结构、产业结构和生活需求都会发生变换，进而影响到房地产开发投资的发展。

同时城镇化是房地产业发展的源生力，为房地产业的可持续发展提供了基础，那么，城镇化发展不平衡会对房地产开发投资产生怎样的影响？鉴于安徽是国家第一批新型城镇化试点省份，对于本课题研究具有积极意义，故本文选用安徽16市作为研究对象，从人口、经济（包含产业城镇化）、空间以及社会城镇化四个方面，选用复合指标法衡量城镇化进程；并通过16市2008-2018年的面板数据，利用协整检验、协方差分析检验以及构建固定效应变系数模型等多种分析方法实证探究安徽省区域内城镇化进程对房地产开发投资的影响。

商业银行贷款集中度的风险与收益分析作者：王博格来源：《商业经济研究》2018年第23期内容摘要：本文通过选取15家商业银行2009-2016年的面板数据，根据国有银行、股份制银行、城市商业银行进行分类，设立模型进行分析，研究贷款集中度对总资产收益率、不良贷款率、资本充足率的影响。

研究发现，对于资产规模较大的商业银行而言，贷款集中度侵蚀商业银行的利润，增加不良贷款率；对于资产较小的商业银行，贷款集中度与总资产收益率成正相关，与不良贷款率呈负相关。

因此应建立贷款集中度风险预警机制，关注中小银行的贷款集中度。

关键词：商业银行贷款集中度风险收益引言贷款集中度指的是贷款额度占银行资本净额的比重，贷款集中于某一个行业、集团或者客户。

通常商业银行的年报通过单一客户贷款比率、最大十家客户贷款比例来描述贷款集中度。

适当的贷款可以为银行带来利润，但同时，过于集中于某一客户或行业的贷款可能增加银行系统性风险，侵蚀利润。

根据人民银行统计的数据，2017年人民币贷款增量138432亿元，同比增长11.3%。

随着货币宽松政策，银行的贷款数量增加，流向了交通等利润较高的行业，贷款集中度增加，对行业结构产生不利影响。

根据各个商业银行的年报，虽然近几年贷款集中度呈现下降趋势，但还是占有一定比例。

国外的文献中，Tabak，Benjamin M（2011）采用巴西银行的月面板数据进行分析，认为贷款集中度可以提高收益回报和降低风险；Skridulyte，Rita（2012）认为银行的贷款集中度增加了银行风险，并基于立陶宛的银行数据进行了分析。

国内的文献中，王旭（2013）对十八家商业银行面板数据进行分析，认为贷款集中度侵蚀着商业银行的利润，同时增加银行风险，并且在不同类型的商业银行中存在差异；王海霞（2009）把商业银行从东部、西部、中部划分，得出贷款集中度直接与银行的风险抵御能力、盈利水平有关，是加剧商业银行脆弱性的重要因素之一；魏晓琴（2011）认为不同类别的商业银行贷款集中度对收益与风险的影响相关程度不同，与地域、国家政策等等因素有关。

微观计量经济学教案——平行数据模型——变截距模型教案内容：一、教学目标1. 使学生了解平行数据模型的概念及其在实际应用中的重要性。

2. 让学生掌握变截距模型的基本原理和估计方法。

3. 培养学生运用变截距模型分析和解决实际问题的能力。

二、教学内容1. 平行数据模型的概念及分类。

2. 变截距模型的基本原理。

3. 变截距模型的估计方法。

4. 变截距模型的检验与预测。

5. 变截距模型在实际应用中的案例分析。

三、教学方法1. 采用讲授法，讲解平行数据模型和变截距模型的基本概念、原理和估计方法。

2. 运用案例分析法，让学生通过实际案例体会变截距模型的应用价值。

3. 利用数理统计软件，演示变截距模型的估计和预测过程，提高学生的实践操作能力。

4. 开展课堂讨论，鼓励学生提问、发表观点，培养学生的思辨能力。

四、教学准备1. 准备相关理论资料和实际案例，用于讲解和分析。

2. 安装数理统计软件，以便进行演示和操作。

3. 准备课堂讨论题目，激发学生思考。

五、教学进程第一课时：1. 导入：介绍平行数据模型的概念及分类。

2. 讲解：讲解变截距模型的基本原理和估计方法。

3. 案例分析：分析实际案例，展示变截距模型的应用。

第二课时：1. 软件演示：利用数理统计软件演示变截距模型的估计和预测过程。

2. 课堂讨论：围绕案例展开讨论，引导学生运用变截距模型分析问题。

3. 练习：让学生运用变截距模型解决实际问题，巩固所学知识。

第三课时：1. 讲解：讲解变截距模型的检验方法。

2. 案例分析：分析实际案例，展示变截距模型检验的过程。

3. 课堂讨论：探讨检验结果的经济含义及其应用。

第四课时：1. 讲解：讲解变截距模型的预测方法。

2. 软件演示：利用数理统计软件演示变截距模型的预测过程。

3. 课堂讨论：分析预测结果的可靠性及其应用。

第五课时：1. 总结：回顾本章所学内容，强调变截距模型在实际应用中的重要性。

2. 练习：让学生运用变截距模型解决实际问题，检验学习效果。

第三节 变参数模型前面几章讨论的回归问题都是在模型中的参数不变的前提下进行的，但是通过本章的讨论，可以看出引入了虚拟变量后，回归模型中的参数不在是固定不变的，而是二是可以变化的，但是模型中参数的变化又不是连续的额，而是离散的，下面我们介绍的变参数模型就是虚拟变量模型的推广，它认为回归模型的截距或斜率会随着样本观察值的改变而改变。

变参数模型可以分为截距变参数模型和截距、斜率同时变动的模型。

一、 截距变动模型设线性回归方程为122t t t t k kt t Y X X u βββ=++++Y t=1,2,,T (7.40) 式中， X 为解释变量，Y 为被解释变量。

观察到截距项1t β和前边的虚拟变量模型的截距项有所不同，下边多了一个下标t 。

这也就是说，虽然回归模型斜率在整个样本时期保持不变，但是截距项 1t β是随着时间的变化而变化的。

如果1t β的变化是非随机的，而且这种变化完全由外生变量决定的，那么式（7.40）就是一个非随机变量参数模型。

为了讨论方便，把(7.40) 定义为下面的式子：101t t Z βαα=+ (7.41)式中，0α和1α为要求的参数，也可以称为“超参数”，t Z 只用来解释变动情况的外生变量。

将式（7.41）代入式（7.40）中，整理得到0122t t t k kt t Y Z X X u ααββ=+++++ (7.42) 可用最小二乘法对式（7.42）中的超参数和其他参数一并进行估计。

如果Z 为虚拟变量，那么式中（7.42）就是一个虚拟变量模型，而且是一个截距项变动斜率不变的模型。

因此，虚拟变量模型是参数模型的一种特殊形式。

二、 截距和斜率同时变动模型如果模型中的斜率和截距同时变动，只需在式（7.42）的基础上进行改进，将2β换2t β为，且假定有如下关系式：201t t b bW β=+ (7.43) 将式（7.43）代入式（7.42）则有01021233t t t t t t k kt t Y a a Z b X bW X X X u ββ=+++++++ (7.44) 以上模型知识假定1t β和2t β存在系统变化，实际上还有很多参数都可能存在这种变化，甚至可能存在1t β和2t β等系数有可能不是线性的，也就是超参数本身可能不为常数。

python变截距回归模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数据分析和机器学习领域，回归模型是一种常见的建模方法，用于预测连续型变量的取值。

Python作为一种强大的编程语言和数据分析工具，提供了丰富的库和函数，使得构建回归模型变得更加简单和高效。

本文将重点介绍Python中的变截距回归模型。

与传统的回归模型相比，变截距回归模型允许在建模过程中对不同类别的样本设定不同的截距，从而更好地适应数据的特点。

我们将从Python回归模型的基本概念入手，逐步介绍变截距回归模型的原理和应用，最终通过一个实际的案例分析展示其在实际问题中的应用价值。

通过本文的阅读，读者将能够了解变截距回归模型的优势、局限性以及未来的发展方向，为进一步深入学习和应用回归模型奠定基础。

1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。

在引言部分，将对python变截距回归模型进行简要介绍，包括概述、文章结构和目的。

在正文部分，将详细介绍Python回归模型的基本概念和原理，然后重点讨论变截距回归模型的特点和应用场景。

最后，通过一个实际的案例分析展示如何在Python中应用变截距回归模型进行数据分析和预测。

结论部分将总结本文的主要观点，探讨python变截距回归模型的优势和局限性，并展望未来可能的发展方向。

整体结构清晰，逻辑性强，旨在帮助读者更好地了解和应用python变截距回归模型。

1.3 目的:本篇文章的主要目的是介绍Python中的变截距回归模型。

通过本文的阐述，读者将了解到什么是变截距回归模型，以及该模型在数据分析和预测中的应用。

我们将通过简单明了的方式介绍Python回归模型的基本概念，并深入探讨变截距回归模型的原理和实现方法。

通过应用实例分析，读者将能够更好地理解和掌握这一强大的数据分析工具。

通过本文的阅读，读者将能够对Python中的变截距回归模型有一个全面的了解，掌握其在实际应用中的方法和技巧。

我们希望本文能够为读者提供一个清晰的指导，帮助他们在数据分析和预测中更好地运用变截距回归模型，提高工作效率和预测准确度。

面板（平行）数据模型——固定影响变系数模型一、研究目的面板数据模型从系数的角度看，可以分为3种类型，即：不变系数模型（也称为混合模型）、变截距模型、变系数模型。

这三种类型在固定影响变截距模型案例分析中已经介绍过了。

从估计方法的角度看，也可以分为3种类型，分别是：混合模型、固定影响（效应）模型、随机影响（效应）模型。

混合模型也就是不变系数模型，这时面板的三维数据和二维数据没有区别，面板模型等同于一般的回归模型，因此采用OLS就可以得到估计结果。

固定影响模型分为变截距模型和变系数模型，变截距模型在之前的案例分析中介绍了，本案例介绍固定影响变系数模型，以及之前的案例分析中没有涉及的面板数据模型中的一些知识和操作的介绍。

至于随机效应模型会在高级计量分析案例中介绍。

二、面板数据模型原理1、面板数据模型原理这部分内容参见固定影响变截距模型案例分析2、固定影响模型与随机影响模型的区别所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。

固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。

例如，我想比较10个公司的业绩，分析目的就是为了比较这10个公司的差别，不想推广到其他公司。

这10个公司不是从很多公司中抽样出来的，分析结论不想推广到其他公司，结论仅限于这10个公司。

“固定”的含义正在于此，这10个公司是固定的，不是随机选择的。

随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。

例如，你打算分析上述10个公司所在行业内其他公司的业绩，那么你所选的10个公司业绩的分析研究，其目的不是为了比较这10个公司的业绩差异，而是为了说明整个行业的所有公司的业绩差异。

你的研究结论就不仅仅限于这10个公司，而是要推广到整个行业。

“随机”的含义就在于此，这10个公司是从整个行业中挑选出来的。

混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。

一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。