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[期刊] 统计研究  [作者] 张景肖  刘燕平  
本文对函数性广义线性模型曲线选择的正则化方法进行了较全面的综述,并比较了各种方法的性质。结果发现,函数性广义线性模型曲线选择问题具有群组效应,另外可能具有高维数据性质。同时通过数据模拟发现,Group Bridge、Group MCP、Elastic Net和Mnet表现出较好的数值结果。
[期刊] 统计研究  [作者] 王大荣  张忠占  
在联合广义线性模型中,散度参数与均值都被赋予了广义线性模型的结构,本文主要考虑在只有分布的一阶矩和二阶矩指定的条件下,联合广义线性模型中均值部分的变量选择问题。本文采用广义拟似然函数,提出了新的模型选择准则(EAIC);该准则是Akaike信息准则的推广。论文通过模拟研究验证了该准则的效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曹晓舟  
函数系数协整模型可以克服非参数建模时的“维数困难”,同时体现系数的动态变化,被广泛应用于非平稳数据间复杂问题的研究。实践中经济序列常表现出时变波动方差和厚尾特征,传统核权最小二乘估计方法将不再适用。鉴于此,文章基于L1损失函数重构估计流程,选择表现稳健的局部线性核估计方法,并引入自适应方法,提出局部线性自适应最小绝对离差估计(ALADE)。模拟结果验证了所提估计方法可提升系数估计精度,优化模型整体拟合效果,同时绝对值交叉验证方法在选取最优窗宽时优势明显。实证分析发现,所提方法可识别中英两国汇率和价差间的动态协整关系,拟合系数平滑且接近理论值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 田应福  金百锁  缪柏其  宋卫国  
森林火灾发生概率的预测是一个涉及气象、树种、地理环境和人类活动等因素的复杂问题,气象参数与林火的关联一直是森林火灾研究的重点之一。本文研究日本森林火灾数据,及气象参数与林火的关联。根据火灾事件的二值特征和稀有特征,发展了林火与气象因子关联的广义线性模型。结果表明:广义线性模型可以作为预测林火发生概率的可靠方法,可以作为林火研究与管理人员提供一种参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张安安  
文章首先从广义线性模型理论和传统非寿险费率厘定思想出发,建立多维广义线性模型,通过极大似然估计求得一种新的健康险分类费率值。延续分类风险单元这种思路改进古典盈余过程模型,用分类费率组合代替以往的单位保费,并用保单索赔组合代替负债。同时加入随机利率和通胀率因素,推导出在资产、负债双复合泊松过程下,有关破产概率的结论。
[期刊] 保险研究  [作者] 赵明清  陈玉澎  
在车险费率厘定中,广义线性模型的应用最为广泛,然而其假设散度参数为常值,这限制了模型在车险定价中的进一步推广。双重广义线性模型能够对反应变量的均值与散度参数同时建立广义线性模型,提高了模型运用的灵活性与适应性。本文将双重广义线性模型应用到车险费率厘定中,直接对纯保费建立模型,以一组实际的汽车保险损失数据为样本进行实证研究,并与常用分布假设下的广义线性模型进行了对比分析。结果表明,双重广义线性模型得到的费率结构更为合理,符合实际。
[期刊] 统计研究  [作者] 张波  范超  
本文基于再生核希尔伯特空间中的再生核,将核技巧与高斯-赛责尔迭代算法相结合,提出了具有核化函数的部分线性模型(PLMKF)及其算法收敛性条件等相关内容,具体包括:(1)基于OLS的PLMKF;(2)基于岭估计的PLMKF;(3)基于GLS的PLMKF;(4)基于多核学习的PLMKF。它们构成了PLMKF家族,具有一定的相互转化关系。在数值模拟中,本文验证了各个算法的有效性,比较了基于OLS与GLS、单核与多核的PLMKF模拟结果。实际应用中,在大幅外推情景下,PLMKF仍保持了良好的泛化能力,预测精度高于PLM、GAM和SVR。
[期刊] 统计与决策  [作者] 西日古力  吴黎军  
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 贺建风  付永超  熊健  
当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 夏道明  
文章将股市数据与函数型的相关理论结合,将上证综指数据曲线作为函数型数据曲线,建立基于上证综指股市曲线的函数型非参数模型。分析了2013—2016年的上证综指,建立函数型非参数模型,并对2016年12月份的上证综指进行预测,同时与自回归模型相比较,体现出函数型非参数模型的优势。
[期刊] 统计研究  [作者] 秦磊  夏传信  施建军  
针对具有多个来源的异质性数据,文献中通常提出复杂程度较高的模型用于描述每个数据子总体的特征,而本文着眼于刻画不同数据子总体的共性进而建立一个简单的模型。在参数估计方面,本文借鉴了普通线性模型的Maximin估计思想,提出了适用于广义线性模型的Maximin似然比估计方法及稀疏结构下的惩罚估计。该方法通过最大化所有子总体中似然比统计量的最小值,构建了一个简单而保守的模型,以减少数据来源较多而呈现的复杂性。本文所提方法适用于因变量服从正态分布、两点分布、泊松分布等指数族分布的情形,丰富了前人的研究成果,具有更好的实践意义。模拟分析显示,相比于经典的估计方法,Maximin似然比估计方法不仅能够有效地探寻子总体的共性,而且具有较高的样本外预测精度。本文的方法也适用于政府统计和经济统计中具有异质性的大型数据集。
[期刊] 统计与决策  [作者] 钟绍军  童恒庆  
文章针对评估过程中建立的凸约束广义线性回归模型,研究了利用EM算法作出的模型参数的极大似然估计(MLE)的收敛性,为该模型的深入研究打下了基础。
[期刊] 统计与决策  [作者] 程丽娟  
金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 程丽娟  
金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王文莲  
看似简单的反映自变量与因变量关系的线性函数,如果选择、应用得当,可以明显地反映一种因素的变动对另一种因素的影响,在经营、管理等活动的决策分析中有着广泛的应用。因此科学、合理地选择线性函数的模型并恰当地应用,成为预测理论与实践上的重要课题。一、选择函数模型方法的猜想
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