【摘 要】
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大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理
【机 构】
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重庆邮电大学重庆市电子商务与现代物流重点实验室,重庆404615;电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;重庆邮电大学重庆市电子商务与现代物流重点实验室,重庆404615;伦敦大学学院儿童
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大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理分配概率的不确定性兼具有鲁棒性,提高了因果效应辨识的品质.最后通过真实案例和拓展数值分析,验证了本方法的有效性.
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针对我国创新驱动与高质量发展战略要求,围绕“创新在哪里”这一空间经济学命题,通过构建一个空间品质驱动的新空间经济学模型,深入探讨空间品质对人才区位和人力资本增长的影响机理.研究表明:区位决策不考虑预期人力资本投资时,人才按照临界迁移曲线有序迁移,且迁移决策是稳定的;生态环境的改善有利于吸引人才,进而提高本区域人力资本增长;当区内可及性效应大于区际时,提高本区域不可贸易品种类或质量能够吸引更多人才迁入,促进本区域人力资本增长;当区内可及性效应小于区际时,提高本区域不可贸易品种类或质量并不会有效吸引人才迁入;
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公共物品对社会发展有重要的保障作用,其私人自愿供给一直是学术界热议的话题之一.基于现实中公共物品投资金额存在个体异质性且可以动态调整的考虑,在传统固定投资自愿参与公共物品博弈中引入了可变投资金额机制,此时个人不仅可以选择是否提供公共物品,还可以决定提供多少公共物品,这种更符合实际的模型设定使博弈结果对现实问题有更强的解释力.结果 表明:可变投资金额机制对社会合作水平的提高存在“双刃剑效应”,主要体现在只有收益率适中的情况下,可变投资公共物品博弈均衡时的合作者比例才会比固定投资的更高.尽管如此,可变投资金额
本文研究了代理人过度自信对委托人最优激励契约设计及最优备货决策的影响,建立了代理人过度自信时的最优激励契约与备货联合决策模型,得到并比较了代理人过度估计和过度精确两类过度自信类型下委托人的最优激励契约与最优订货量决策,并数值验证了相关结论.研究发现:库存耗尽的阈值契约是最优的契约形式,且不同过度自信类型对最优联合决策的影响具有显著差异;与代理人完全理性情况相比,过度精确(过度估计)会导致最优契约的奖励提高(降低)以及最优订货量降低(降低或提高);过度估计可缓解道德风险引起的最优订货量偏高现象,甚至产生比无
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