在影子价格研究方面，国内外学者主要利用参数化和非参数化两种方法研究生产要素的影子价格，参数化方法如根据Shephard产出距离函数法和投入距离函数法来测算影子价格，非参数化方法以数据包络分析方法为主，如以更为灵活的SBM模型测算能源的影子价格。       此外，考虑到中国各省域发展不平衡的状况，省域间能源壁垒突出，各省市间能源技术存在异质性，生产前沿也存在差异，Battese等参考决策单元异质性提出了共同前沿理论，依据某一标准将决策单元划为不同的群组，并分别构建生产前沿。        测算基于非期望产出SBM模型的市场要素影子价格，即对基于非期望产出的SBM模型的对偶模型进行求解，其规划式如下： 基于共同前沿下含非期望产出SBM模型的影子价格测算 其中Umx、Uzy、Ujb分别表示Xmo、Yzo、Bjo价格。假设Px,Py，Pb分别表示投入要素，期望产出要素和非期望产出要素的影子价格，参照陈诗一的研究，设期望产出的影子价格等于市场价格，那么投入要素的绝对影子价格Px就可以用Py表示为： Px=Py*(Ux/Uy) 因为这个模型比较新，网上还 ...

       今天要向大家推介的是DEA中的ZSG模型。   Lins 和Gomes 等人提出了零和收益DEA 模型（ZSG-DEA），该模型可以根据决策单元的DEA效率值对非期望产出的分配方案进行调整，给出改进的分配方案，该模型多用于CO2的分配问题的研究上，通过对整体中各个区域的碳减排责任进行分析，同时按照ZSG模型进行迭代计算，以期得到DEA有效的分配方案。 由于ZSG-DEA模型属于非线性规划，不同于一般的DEA，因此目前关于网上的ZSG-DEA模型，唯一可见的，只有一位朋友用excel的实现方法，经过测试，是可以复现论文结果，但是一来操作很琐碎，二来如果DMU数量有所增减，又要对VBA代码和公式进行修改，对不熟悉excel的朋友不太友好，因此这里写了一个解决零和收益ZSG-DEA的程序，用来解决普通的ZSG-DEA模型的求解问题，力求做到，输入数据，就可得到效率值和分配额等所需全部结果。 具体的模型规划式如下： 零和收益ZSG-DEA模型的求解程序 迭代分配额的计算公式如下： 零和收益ZSG-DEA模型的求解程序         由 ...

今天推出的是两阶段嵌套泰尔指数工具。 研究地区经济差异的指数非常多，如变异系数、基尼系数，泰尔指数等等，其中泰尔指数因为可以分解为组内和组间差异，便于分别研究组内和组间差异变动的方向和幅度，因而被广泛应用于经济领域的不平等研究中。 早期的泰尔指数只能进行一阶段分解，即在一个空间层次里比较总体不平等与地区间的不平等程度及贡献，秋田隆裕进一步提出了泰尔指数的二阶段嵌套分解法，这种方法可以在一阶段分解的基础上，将总体不平衡分为地区间、省际和省内三个层次。 二阶段嵌套泰尔指数的具体公式如下： 程序一如既往的简单，只需准备好数据，即可出现如下结果： 其中，td为总指数，tbr为地区间差异，tbp为省际间差异，twp为省内差异。 需要的同学，可以扫描二维码购买。 若您有其他想要使用的模型，却苦于找不到软件实现，也欢迎联系我。 往期推荐： 数量经济学工具DKM_1.0 空间马尔科夫链工具 空间静态kernel核密度、空间动态kernel核密度工具更新 马尔科夫链之传统马尔可夫链 无条件、空间静态、空间动态kernel核密度工具 基于共同前沿下含非期望产出SBM模 ...

DKM的新版本，新增了熵值法（截面）功能。 使用一如既往的简单明了，准备数据如下图： 其中X表示正向指标，Y表示负向指标，软件截面操作如下： 输入S,回车即可得到结果文件。 最近会更新CCM因果检验算法模块，需要的同学请留意。 需要的同学，可以扫描二维码购买。 若您有其他想要使用的模型，却苦于找不到软件实现，也欢迎联系我。 本篇文章来源于微信公众号: 工具视界

今日推出的是包含传统马尔可夫链与空间马尔可夫链的工具，不涉及stata、matlab、R，无需代码，已经封装完毕，准备好数据即可得到结果。 软件的界面，如下： 图1 关于该工具的准确性验证如下： 图2 图3 图4 图5   其中，图3和图5，为软件所计算数据，图2和图4为论文披露结果。可以看到，传统马尔可夫链的结果与论文完全一致，空间马尔科夫链，因受限于状态划分的具体细节不同，空间权重矩阵选择不同，以及部分状态分类样本量过小，易受状态边界影响等原因，软件的结果，与论文结果存在部分差异,但大体保持一致。 需要的同学，扫码加我微信购买即可。 若您有想使用某些模型，却找不到相关代码，也欢迎联系。 往期文章： 马尔科夫链之传统马尔可夫链 无条件、空间静态、空间动态kernel核密度工具 基于共同前沿下含非期望产出SBM模型的影子价格测算 基于非期望产出SBM模型的群组前沿和共同前沿的DEA效率 零和收益ZSG-DEA模型的求解程序 dagum基尼系数分解工具 三阶嵌套泰尔指数计算工具 《机构投资者抱团与股价崩盘风险》数据处理代码 ...

  在前版本基础上，针对有用户反映当数据有极端大的异常值时，画出的图不美观，具体表现在等高线集中在某一小块区域的问题，对此做出改进如下：增加坐标轴范围的选项，该选项的范围为1-100，代表将数据从小到大排列后，取前百分之多少的量，以剔除极端大值。当数据中没有极端大值时，该项填100，当极端大的数据值占总数据量约为5%时，这里填100-5，即填95，其他情况类似 本篇文章来源于微信公众号: 工具视界

今天推出的是传统马尔可夫链程序。 传统马尔科夫链作为一种在时间和状态均为离散条件下满足{X( t ),t ∈ T}的随机过程，其取值是一个有限的集合M，即状态空间，而T 则对应各个时期。 假定Pij为所要研究的指标数据，则该指标从t年的状态i转移到t+1年的状态j的转移概率，可以依据如下公式计算： 其中nij表示在研究期间，由t年份属于i类型的单位在t+1年份转为j类型的单位个数，ni是t年份属于类型i的单位个数。 使用传统马尔可夫的参考文献比较多，此处不做赘述。今日写的程序，使用者依然只需要准备好数据，指定参数，即可获取结果。 软件的可靠性验证如下： 图1 图2 图1为软件根据某国外期刊论文刊登数据计算得到的结果，图2为论文作者披露的结果，大家可以自行比对。 需要的同学，直接扫码加我微信购买即可。 关于空间马尔可夫链的代码，已经写好，但是尚未找到可以作为验证的文献，大家有好的文献，也欢迎推荐。 本篇文章来源于微信公众号: 工具视界

对Dagum基尼系数分解工具进行了更新，主要是针对在多个年份数据中，各个组别排序不一致的情况下，需要一年年来做的问题。 在新的版本中，不论各个年份的组别均值排序是否相同，软件都支持对一年或者多年的数据进行分解运算。 以上。   需要的话，扫描微信二维码加我就行。 附带有使用文档、参考文献、示例数据，很好上手。   本篇文章来源于微信公众号:工具视界

今天要介绍的是一个目前论文中常用到的方法：无条件kernel核密度、空间静态kernel核密度和空间动态kernel核密度。 Kernel核密度估计属于非参数估计方法，不过分依赖模型，可以用来研究各地区的不平衡分布问题。 假设f(x)是随机变量X的的密度函数，Xi为独立同分布的观测值，x为均值，h为带宽。带宽越大，估计的密度函数曲线越光滑，估计精度越低，反之，带宽越小，曲线越不光滑，估计精度也越高。 空间Kernel核密度是在Kernel核密度估计的基础上，加入空间因素，对随机变量的概率进行估计，公式如下： 相关的理论，这里就不再赘述，主要讲工具的使用。 这里参考相关文献数据，写出了一个脚本工具，可以做无条件kernel核密度、空间静态kernel核密度、空间动态kernel核密度，使用者可以自行指定时间跨度和带宽。 软件界面如下：   使用时，只需要根据自身需求，输入相关参数，即可得到结果，方便快捷。使用该软件画出的图，与相关文献给出的图极为接近，对比如下： 图1 图2 图1为论文原图，图2为我用软件做出的图。大家可以自行比对。   ...

Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Quick Start Create a new post 1$ hexo new "My New Post" More info: Writing Run server 1$ hexo server More info: Server Generate static files 1$ hexo generate More info: Generating Deploy to remote sites 1$ hexo deploy More info: Deployment