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以動態模型預測美國學貸人數

為了解決廣義失業率公式的問題，作者賴思誠 這樣論述：

高等教育普及、貧富差距的擴大、失業率上升、與物價指數的提升，造成學生及其家庭為支應龐大的學費支出而形成就學貸款現象普遍化，人們應當重視。 研究中界定並認定就學貸款之經濟計量模型，並發現就學貸款之影響因素，以期使台灣政府能有效掌握就學貸款之長期趨勢。 時間序列樣本取自美國聯準會資料庫(FRED)網站，自1947年1月至2013年1月資料，並採用Stata軟體，分析利用動態與靜態預測模型來認定預測模型。 結果發現，家庭收入吉尼比、平均失業期、消費者物價指數、全美國總人口數、前期學生貸款等5項解釋變數，都可有效預測美國學生就業貸款(都是正向相關)。而且動態模型會比靜態模型

來得優。

台灣地區未成年少女生育率時間和地區變化與社會經濟指標關係之統計模型探討：1977-2005年

為了解決廣義失業率公式的問題，作者陳奕誠 這樣論述：

實務上分析生育率與預測變項之間的關係時，常常會將生育率視為連續型或二分類資料的形式，然而使用的統計方法假設線性或常態分配則會產生許多缺點，另外，在生態型研究中的生育率常會隨著時間進行蒐集，而且在這些橫斷式時間數列資料中也可能存在序列相關，忽略此相關性可能會導致關於預測變項效用的錯誤結論。在本研究中，我們利用由台灣出生登記所獲得的相依計數型資料，比較分析邊際模型和隨機效用模型。台灣的未成年少女(15-19歲)生育率在亞洲四小龍當中高居首位，因此確認相關的顯著預測因子是相當重要的，未成年少女生育率時間和地區變化與社會經濟變項(人口密度、未成年女性高中教育達成率、十五歲以上女性高中教育達成率、勞動

參與率、女性勞動參與率、失業率及家庭平均每年經常性收入)的資料來自台灣地區23個縣市，蒐集時間從1977到2005年，統計方法以分析計數型資料的邊際模型和隨機效用模型為主，初步資料分析顯示卜瓦松迴歸具有額外的卜瓦松變動，在接下來的資料分析中必須要進一步考慮。忽略序列觀察值相依性所得到的迴歸係數和相關的95%信賴區間和以廣義估計方程式和隨機係數分析的結果不同，當資料分析考慮序列相關時，人口密度在縱斷面(不同年代)效用上會有縮減的情形產生，不考慮序列相關時，橫斷面(不同縣市)效用的迴歸係數信賴區間較寬，縱斷面效用的迴歸係數信賴區間則較窄。卜瓦松和負二項隨機效用模型都有相似於負二項邊際模型的邊際平均

數和變異數存在，廣義估計方程式和隨機係數分析一般都有可比較的結果，不過邊際模型則具有較易解釋的相關性架構。選取的模型對於未成年少女生育率的預測情形除了澎湖縣和屏東縣外，對於其他縣市的預測都不錯，但是在迴歸係數的估計和檢定上，由於觀察對象過少，邊際模型迴歸係數的估計變異數和隨機效用模型的最大概似估計值都需考慮偏誤修正。研究結論認為呈現的額外卜瓦松變動和序列相關都必須考慮到模型建構之中，最後選擇負二項邊際模型，則因為此模型具有相關性架構易於詮釋的優點。