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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方彤 苏治
研究目标:在多变量混频GARCH模型中实现低频变量选择。研究方法:构建基于线性波动率预测模型的混频GARCH模型长期波动成分,在对数似然函数中引入LASSO惩罚项,使用多种优化算法实现惩罚似然函数估计并对算法效率进行模拟和评估。研究发现:无权重函数约束的多变量混频GARCH模型在变量选择上较好克服了变量非标准化、参数跳跃和权重参数不可识别问题;单纯形法在较小样本量和较少变量数量时提升了变量选择能力和精度,是BFGS的最优替代算法。研究创新:构建并扩展了多变量混频GARCH模型变量选择,给出性质证明和数值模拟,评估并得出模型估计的算法应用条件。研究价值:给出新的多变量混频GARCH模型变量选择设定,为研究金融市场波动预测性提供新思路。
[期刊] 统计研究
[作者]
于孝建 王秀花
本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和
[期刊] 物流技术
[作者]
高洪波 杨建强
基于多变量灰色模型算法,以物流需求预测为目标,研究探讨了物流需求预测的多变量灰色模型GM(1,n)的构建思路与方法,并通过具体的算例,构建了一个物流需求GM(1,3)模型,给出了该模型的构建步骤和过程,通过残差检验和分析得出,该模型对物流需求预测有着较好的可行性和实用性,且使用该模型预测时所需原始样本数据量小,预测精度较高,无论是对物流需求的宏观长期预测,还是对微观短期的物流需求预测都具有一定的适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑红艳 夏乐天
文章在G-Q检验的基础上,给出了一种针对多变量的推广的G-Q异方差检验方法,并通过实例分析说明了推广的G-Q异方差检验方法的可行性和有效性。
关键词:
线性回归 异方差检验 G-Q检验
[期刊] 统计研究
[作者]
龚玉婷 陈强 郑旭
本文基于自回归混频数据抽样模型同时考察了金融市场一阶矩收益和二阶矩波动的日度信息对CPI短期预测的影响。结果表明,股票收益、短期利率和长短期利差变化量仅在收益水平上对CPI短期走势产生影响,而长期利率、粮食和能源商品市场的收益和波动都有助于CPI短期预测,而且收益对CPI的影响要比波动更加持久。相对于传统的月度时间序列建模方法,本文的混频CPI模型具有更好的样本内解释能力和样本外预测能力。另外,引入二阶矩波动的日度信息在一定程度上能更多地降低预测偏差。
[期刊] 统计研究
[作者]
鲁万波 杨冬
鉴于宏观经济变量具有明显的非线性特征,本文将非线性误差修正项引入存在协整关系的非平稳混频数据抽样(MIDAS)模型中,构建了半参数混频数据抽样误差修正(SEMI-ECM-MIDAS)模型;使用广义似然比(GLR)检验,拓展了混频数据下模型函数形式的一致性检验问题;最后使用该模型研究了中国股票市场周数据、广义货币发行量月度数据和国际原油市场月度数据对中国CPI的短期预测效果;基于AIC准则,对包含半参数模型在内的4种混频数据抽样模型和2种同频模型的连续预测效果进行了全面比较。研究结果发现:GLR检验表明误差修正项具有明显的非线性特征且在回归中具有显著的反向修正机制,无论采用递归样本、滚动样本还是固定样本,本文提出的SEMI-ECM-MIDAS模型在进行连续预测时均具有最优的预测精度,且预测结果不受混频动态协整关系选择的影响。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨冬 康继军 鲁万波
研究目标:在构建包含偏度和峰度的高阶矩投资组合情况下,为了减少设定误差的同时进一步降低传统朴素估计存在的较高估计误差,本文构建了混频多因子模型并提出了一种新的包含高阶矩条件下最优因子个数识别方法,并探讨了其适用性。研究方法:在理论上分析了基于混频多因子模型得到统计量的渐进性质,并通过蒙特卡洛模拟在有限样本条件下进行了检验。研究发现:新方法可以更为准确地识别包含高阶矩条件下最优因子的个数,相对于基于信息准则构建的高阶矩因子个数识别方法具有明显的优势。研究创新:基于混频模型方法,进一步提高因子对模型的解释能力,在混频模型设定适当的条件下,由扰动项构建得到的高阶矩矩阵应具有明显的稀疏性特征,利用这一特征识别最优因子个数,从而进一步降低高阶矩矩阵的估计误差。研究价值:通过使用混频模型,在提高对模型解释能力的同时,构建一种相对于传统信息准则方法更能准确识别包含高阶矩信息的最优因子个数估计方法。
关键词:
混频模型 高阶矩 最优因子个数 因子模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
张咏梅
文章选取香港恒生指数2012年1月4日至2012年12月31日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用Garch模型对恒生指数进行拟合和检验。分析结果表明,恒生指数收益率序列具有明显的异方差性、波动性和持续性,同时恒生综指有较高的风险溢价现象,即股市波动越大,其存在的风险也越大,收益率也越高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张维群 余欣媛 赵鲲鹏
文章基于样本均值无偏估计和有效估计的前提下,以行政区域单位划分为抽样框,采用多个辅助指标控制多目标抽样估计的误差,设计了一种多指标空间非概率抽样样本选取方法。并利用陕西省2014年城镇人均可支配收入以及人口增长率两个辅助指标对陕西省107个区县进行了抽样应用,结果显示样本的抽取涵盖了各个不同水平层次的区县,抽样效果良好。
关键词:
多变量 空间样本 抽样设计 抽样方法
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冷薇 李俊鹏 张崇岐
变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。
关键词:
高维混料模型 变量选择 LASSO
[期刊] 统计研究
[作者]
丁黎黎 赵忠超 王垒
随着天然气消费需求的快速增长,需求波动也显著加剧,导致部分地区天然气供需出现季节性和阶段性的失衡。本文基于混频采样框架、分位数回归模型和核密度估计的天然气需求混频概率预测模型,构建了包括天气状况、能源市场、资本市场和投资关注4个方面的综合性混频动态因子系统,以期更精确地预测我国的天然气需求。研究发现,天气状况、能源市场和投资关注对天然气需求的预测能力优于资本市场。在天气状况方面,每日温度是月度天然气需求的最佳指标;在能源市场方面,月度天然气需求呈现出显著的自相关特征,持续时间为3~5个月,石油现货价格和煤炭现货价格的影响持续天数较短,分别为11天和10天;在预测表现方面,样本外的月度天然气需求实际值大部分出现在概率密度曲线的最高点附近。本文所提出的模型不仅能够直接使用混频动态因子的前瞻性信息,还能够获得平滑的天然气需求概率密度曲线,预测精确度相较现有模型提升14.13%~29.15%。研究结论为保障我国天然气市场安全,完善“双碳”政策设计提供有益的决策参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 董碧滢 王常欣
研究目标:根据企业财务比率数据,将企业经营状况通过评级机构所公布的信用级别反映出来。研究方法:本文针对传统随机森林模型在投票机制中存在的弊端,通过改进指标选取、重要性排序及算法优化三个方面,创新性地将PSO算法运用于基于加权随机森林模型的企业信用评级中,并对2016年2840家中国上市企业的财务数据进行应用分析。研究发现:采用PSO优化加权随机森林模型的上市公司信用评级准确率有所提高;其评级准确率普遍优于传统的决策树、支持向量机和随机森林模型;制造业企业信用评级状况不佳,被标记为财务危险的企业占比较多。研究创新:在企业信用评级领域提出一种基于PSO优化加权随机森林模型。研究价值:为完善企业信用评级体系提供新思路。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
于扬 王维国
本文以混频数据模型(MIDAS)的建模理论和分析技术为视角,在结构分析框架下构建多种M-MID AS-AR模型,研究了我国高频资产价格对低频CPI影响效果及样本内预测精度。结果表明:资产价格对CPI水平有显著影响;资产价格上涨会通过财富效应抬高CPI;当高频变量股票价格的滞后阶数变动到30阶时,Beta-M-MIDAS-ARDL模型的拟合结果和预测效果优于ARDL模型及其他混频数据模型。
关键词:
混频数据模型 权重函数 CPI 资产价格
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
于扬 王维国
本文以混频数据模型(MIDAS)的建模理论和分析技术为视角,在结构分析框架下构建多种M-MID AS-AR模型,研究了我国高频资产价格对低频CPI影响效果及样本内预测精度。结果表明:资产价格对CPI水平有显著影响;资产价格上涨会通过财富效应抬高CPI;当高频变量股票价格的滞后阶数变动到30阶时,Beta-M-MIDAS-ARDL模型的拟合结果和预测效果优于ARDL模型及其他混频数据模型。
关键词:
混频数据模型 权重函数 CPI 资产价格
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王维国 于扬
根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术,本文构建了中国季度GDP 5种不同权重函数的混频数据回归预测模型(MIDAS)和非限制MIDAS模型。结合传统分布滞后模型推导出MIDAS模型的最小二乘识别方法,并在此基础上对中国季度GDP进行短期预报,分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量GDP的影响效应。根据6种模型拟合及预测结果,进一步构建混频回归联合预测模型,并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明:非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于5种不同权重MIDAS模型,以BIC为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度GDP短期预报时表现最优。
关键词:
预报 混频回归联合预测模型 季度GDP
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