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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李根 翟伟 黄海博 任皎龙 王登忠 邬岚
为研究高速公路车辆汇合决策行为,采用一种非参数回归模型——多元自适应回归样条(multiple adaptive regression splines, MARS)模型建立了汇合决策行为模型。同时,采用美国下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)项目中搜集的车辆轨迹数据US-101数据集,提取了速度差、纵向间距、横向位置和车线碰撞时间等参数作为影响变量,进行训练和预测,并与分类回归树、梯度提升决策树、随机森林、逻辑回归等模型进行对比。研究结果表明:汇合车辆与主线车道前车之间的速度差对汇合决策行为影响最大; MARS模型和梯度提升决策树模型对汇合决策行为的预测错误率分别低至0.141和0.138,准确性略高于分类回归树、随机森林和逻辑回归模型,但MARS模型的复杂度远低于梯度提升决策树模型,且能够生成显性表达式,反映影响变量之间的交互作用,利于工程应用。MARS模型能够准确预测汇合决策行为,可用于车辆辅助驾驶及自动驾驶系统。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江坤 杨联强 丁梦珍 赵德根
在惩罚样条回归方法中,截断幂基系数的惩罚权重是相等的,这导致在数据具有局部异质性时不能很好地去拟合原函数。文章以结点两端数据点的方差构造了一种新的局部惩罚样条回归方法,能够很好地解决数据具有局部异质性的问题。该方法对数据波动较小的区域给予较大的惩罚,而对数据波动较大的区域给予较小的惩罚,从而实现惩罚的局部性。通过模拟的结果可知,当数据具有局部异质性时,构造的新的局部惩罚样条比整体惩罚样条和光滑样条具有更好的拟合效果。
关键词：
方差 局部惩罚样条 异质性
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龚曙明 欧阳资生
本文以人口自身传递应和人口政策调节效应为理论假设,提出了兼顾两种效应的人口自适应回归预测模型。与一般的自回模型AR(n)相比,自适应回归预测模型能更好地描述、解释和预测人口的发展变化,是一种优化的回归预测模型。
关键词：
人口预测模型 自身传递效应 政策调节效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵飞
文章主要应用残差自回归模型和自适应过滤模型,对1980年到2006年间我国生活能源消费量时间序列建模,并通过两种模型组合预测得到了2007年到2010年的我国生活能源消费量的预测值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周荣喜 吴孟 王迪
针对多项式样条函数利率期限结构模型中使用普通最小二乘回归的不足,本文提出用偏最小二乘回归估计多项式样条函数利率期限结构模型中的参数。并利用上海证券交易所国债交易数据与基于普通最小二乘回归的多项式样条函数模型进行实证比较与分析。结果表明,偏最小二乘回归对数据的拟合效果略优于普通最小二乘回归,并且残差分布更均匀,更能精确反映数据变化,所绘利率期限结构曲线形状也更为合理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑美洁 田波平
条件方差函数及其同时置信带是非参数回归领域的研究热点之一,文章针对重节点数据,基于自然三次样条基和B样条基建立两步样条光滑法模型,利用非参数bootstrap方法,借鉴Song和Yang(2009)的思路,构造条件方差函数及其置信带;在此模型基础上,进行加权迭代改进,建立加权迭代自然三次样条模型和加权迭代B样条模型,基于置信带覆盖率评估模型优劣。研究表明,加权迭代改进可以提高条件方差函数及其同时置信带的覆盖率;交叉检验函数敏感性较差,根据经验选择光滑参数具有可行性;B样条模型以牺牲少量的拟合优度为代价,极大地提高运算速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺建风 李宏煜 陈飞
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
关键词：
抽样估计 惩罚样条 模型校准估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
施国洪 韩淑粉 徐胜男
由于质量功能展开(QFD)具有内在模糊性的特点,传统模糊非线性回归方法在确定顾客需求与工程特性之间以及各工程特性之间的目标水平时,往往忽略参数估计的离散特性。然而,现实中企业为了更好满足顾客的需求,在设计工程特性时需要考虑参数估计中的中值和离散值。针对这种情况,文章建立了模糊数学规划模型,并通过模糊回归方法来确定工程特性的目标水平;最后,以第三方物流公司为例,利用Lingo软件验证了模型的有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
谈成薇 朱贺 赵晓敏
选取货运量作为物流需求水平的指标，通过对上海市２０００年至２０１３年的ＧＤＰ、三大产业产值、进出口贸易总额、居民消费水平、社会消费品零售总额等经济数据进行实证分析，运用ＥｖｉＥｗｓ构建多元线性回归模型，且研究发现进出口贸易总额对上海货运量的影响最为显著。因此，大力发展进出口贸易将推动上海市物流需求水平的大幅提高。
[期刊] 建筑经济
[作者]
张晶 薛莹
阐述一种判断EDSGE模型(环境动态一般均衡模型)的重要外生参数取值的优化方法。以我国学者建立的EDSGE模型为例，选取内生变量Y(国内生产总值)为主要研究对象，碳减排前后Y的变化(DY)可被视作为了碳减排付出的经济代价。以“DY”为因变量，EDSGE模型的外生参数为自变量，采用回归分析和T检验，识别回归模型中显著的自变量。回归模型中显著的自变量即是EDSGE模型中重要的参数。
[期刊] 税务与经济
[作者]
王北星 陈芳怡 卢超
采用因子分析及回归等方法,以吉林省2001~2012年商品房平均售价及相关数据为基础,建立吉林省商品房价格影响因素因子分析决策模型。结果表明,由变量人均生产总值、人均每年可支配收入、商品房竣工面积、竣工房屋造价、年末总人口定义的经济发展因子和由固定资产投资价格指数及居民消费价格指数定义的价格因子,提供了原始数据的足够信息。其中人均可支配收入、人均生产总值、商品房竣工面积及房屋造价的波动,均为影响房价走势的重要因素。
关键词：
商品房价格 因子分析 回归分析 决策模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
童恒庆 ,邓亚平 ,李斌
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