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[期刊] 统计与决策
[作者]
陈武 陈尘
0引言在传统的《统计学》教科书中,对协方差的定义及计算均给出了计算公式和方法,但是在讲授相关系数定义公式和计算方法时,涉及到协方差的定义和计算方法,对协方差的含义学生普遍较难理解。文章从协方差的定义公式,借助变量数列算术平均数的数学性质,即变量数列乘积的算术平均数等于变量数列平均数的乘积的角度来理解和认识协方差,与对应的标准差或者方差结合起来,让学生更加容易理解和掌握协方差定义公式的含义和计算方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
习明 洪兴建
基尼系数是测度收入不平等的重要指标,而基尼系数常用的计算方法均比较繁琐。本文给出并证明了一种较简捷的计算方法,即基尼系数的协方差公式,该方法可以直接利用Excel等软件进行计算。利用该公式,本文对2003年和2004年中国居民收入分布的基尼系数进行了测算。
关键词：
基尼系数 简便计算 协方差公式
[期刊] 统计与决策
[作者]
张应应
文章按照统一的思路系统地定义了总体或样本的协方差(矩阵)和相关系数(矩阵)。同时也给出了这些概念的一些性质。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈武 陈尘
在《统计学》课程的教学中,讲授到抽样平均误差的时候,学生往往较难理解抽样平均误差的含义。本文从抽样误差的含义,结合变异指标讲授中的平均差和标准差的含义,考虑抽样的可能样本,以样本平均数为一数列,得到样本平均数的平均数是总体平均数,讲授抽样平均误差的定义更容易理解和掌握。1抽样平均误差的含义抽样误差是指样本指标与全及指标之间的差异;抽样平均误差是指所有可能出现的样本指标与全及指标的平均离差。
[期刊] 预测
[作者]
罗英 蔡玉梅 崔小梅 孙坚强
本文应用随机矩阵理论及方法解析资产组合协方差矩阵的信息结构。实证发现,我国股票组合的协方差矩阵存在市场因素、行业因素的信息结构。最大特征值携带着反映市场因素的信息,影响程度非常高,是股票资产间相关性的主导因素。最大特征值偏离RMT上界的倍数远远高于其他市场。偏离RMT上界的特征值,携带着反映行业因素的信息,影响同一行业或者主营业务相同的公司,但随着特征值与RMT上界靠近,信息特征减弱。
关键词：
随机矩阵 投资组合 协方差矩阵
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
姚海祥 易建新 李仲飞
本文利用均值-方差模型,用新的方法在无套利假设下研究了当方差-协方差矩阵是奇异时n种风险资产投资组合有效边界的本质特征,并提出了有效的、操作性强的投资策略。
[期刊] 投资研究
[作者]
马丹 刘丽萍
准确估计和预测协方差矩阵对构建投资组合具有重要意义。为避免最小方差组合权数的不稳定性,提出一个带有约束的等风险比例组合配置问题。对不同的投资择时策略下,高频和低频数据构建的投资组合表现进行了实证和模拟研究。研究发现,在投资组合频繁更新时,高频数据构建的组合波动更小,可以得到更大的收益,当组合每月更新时,低频数据构建的投资组合具有更大的投资价值。在用高频数据构建投资组合时,用平滑降噪处理后的协方差矩阵比常用的实现波动协方差矩阵具有更好的表现。
关键词：
组合协方差 等风险比例投资组合 稳健分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍 何文宇
文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS)。该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响。通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘进
条件协方差矩阵在投资组合和金融风险管理中具有重要意义。文章针对(高维)条件协方差矩阵估计的一些最新研究成果进行了综述,并分析了这些方法的优势和不足之处,同时指出了进一步研究的方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍 何文宇
文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS)。该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响。通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
文章克服了传统高维协方差阵估计方法的缺点,将主成分和门限方法相结合,提出了门限主成分正交补(TPO)估计量,该估计量主要通过前K个主成分来刻画高维协方差阵的信息,通过引入合适的门限函数来对矩阵的正交补进行稀疏估计,从而有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。模拟和实证研究发现:较严格的因子(SFM)模型而言,门限主成分正交补(TPO)模型明显提高了协方差阵的估计效率,并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘丽萍 马丹 白万平
大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poet DCC)。poet DCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效地降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,poet DCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 金宏 金炜东
[期刊] 中国流通经济
[作者]
庄菁
协方差结构模型实际上是一般线性模型的扩展,它主要利用一定的统计手段对复杂的理论模式加以处理,并根据各种拟合指数对模型作出检验与评价,从而达到证实或证伪事先假设的理论模型的目的。笔者在利用协方差结构模型对北京市居民住房消费行为和意愿进行量化研究时发现协方差结构模型存在不收敛问题,文章提出,导致模型不收敛的原因,一是缺失数据处理方法不当,可采用期望最大化算法(EM算法)和马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC算法)处理数据缺失;二是变量间存在多重共线性,可去掉设置不合理的潜变量以避免共线性问题;三是模型过于复杂,收敛条件苛刻,可调整模型使之简单化,并重新设定收敛条件,促使模型收敛。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
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