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[期刊] 产经评论
[作者]
李雄英 王斌会 谢贤芬
根据钻石模型,构建相应的指标体系,采用多变量稳健估计法对中国通信业发展水平区域差异进行实证研究。结果表明:在中国31个省、直辖市和自治区的通信业发展水平中,广东、江苏、上海和北京位列前4名,西藏、贵州、甘肃和宁夏位列后4名;从排名结果来看,东部地区的综合排名比西部地区靠前。结合具体情况,分析了造成通信业发展水平区域差异的原因,并提出相应的政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕萍
小域估计问题是抽样调查的热点问题之一,其主流发展方向是基于模型的估计方法。但是,这种方法依赖于模型的假定,若调查数据满足模型的假定条件,估计的效果会非常好;反之,无法得到有效的估计量。文章利用Box-Cox变换和抽样设计权数得到小域的双重稳健估计量;并通过模拟例子,说明这种方法是一种双重稳健的小域方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕萍
大型的抽样调查不仅是多目标的复杂调查,而且在估计总体目标变量的基础上还需要对其中的一些域的目标变量进行估计,所以小域估计和多目标估计问题一直是抽样调查的热点问题。文章主要利用模型校准权数的方法,解决小域中的多目标估计问题,并得到小域的多个目标变量的稳健估计量。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴浩 彭非
倾向性得分是估计平均处理效应的重要工具。但在观察性研究中,通常会由于协变量在处理组与对照组分布的不平衡性而导致极端倾向性得分的出现,即存在十分接近于0或1的倾向性得分,这使得因果推断的强可忽略假设接近于违背,进而导致平均处理效应的估计出现较大的偏差与方差。Li等(2018a)提出了协变量平衡加权法,在无混杂性假设下通过实现协变量分布的加权平衡,解决了极端倾向性得分带来的影响。本文在此基础上,提出了基于协变量平衡加权法的稳健且有效的估计方法,并通过引入超级学习算法提升了模型在实证应用中的稳健性;更进一步,将前一方法推广至理论上不依赖于结果回归模型和倾向性得分模型假设的基于协变量平衡加权的稳健有效估计。蒙特卡洛模拟表明,本文提出的两种方法在结果回归模型和倾向性得分模型均存在误设时仍具有极小的偏差和方差。实证部分将两种方法应用于右心导管插入术数据,发现右心导管插入术大约会增加患者6. 3%死亡率。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
于力超
小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
吴亮 邓明
针对金融收益序列的"高峰、厚尾"特征,本文将ARMA-GARCH模型和POT模型结合起来度量上证综指的VaR,用广义帕累托分布(GPD)对POT模型的超额阈值进行拟合得到VaR。考虑到GPD参数的极大似然估计非稳健性,本文使用了GPD参数的三种稳健估计法:最小密度功效散度、中位数和似然矩估计。动态回溯检验结果表明,使用稳健方法拟合GPD,可以得到更为稳健、精准的VaR度量,并得到GPD稳健估计优劣性的比较结果。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
金百锁 李炽坤
高维数据如气象数据中不可避免地存在异常值,应用最广泛的最小二乘法在识别异常值上不具有稳健性和灵敏度.稳健估计方法可使求出的估计量不受异常数据的强烈影响,从而能更好地识别异常点.这里给出了基于稳健S估计的主成分分析模型,其中加入Tukey的双权型函数约束条件.该模型无须对数据分布函数的具体形式做假设,算法的收敛速度较快.之后再结合B样条函数对数据作平滑处理,以平均残差平方和为检验统计量,使用同样具有稳健性的调优箱型图作为判别异常值的界限.实证分析采用了我国长江流域5个城市60多年共约58 000条气象数据,分别运用PCA方法和基于稳健S估计的异常值判别方法对该数据集进行了对比分析.可以明显地看出,相比传统方法,基于稳健S估计的异常值判别方法更突出地给出关于异常值的信息,能更好地识别异常值.
[期刊] 统计研究
[作者]
卢二坡 黄炳艺
政府统计数据质量是当前各界关注的热点问题,如何采用严谨的诊断方法,对我国统计数据进行科学的评估具有重要的现实意义。稳健回归方法可使求出的回归估计不受异常值的强烈影响,并且能更好地识别异常点。本文首次运用基于稳健MM估计的异常值诊断方法,在生产函数模型的框架下,分别使用两种不同的劳动投入数据,对改革开放以来我国GDP数据质量进行了评估。结果表明,基于稳健MM估计的异常值诊断方法可有效地解决传统方法容易出现的多个异常点的掩盖现象,改革以来我国的GDP数据是相对可靠的。
关键词：
统计数据质量 稳健MM估计 异常值诊断
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姜云卢 丰之韵 刘巧云 邹航
因子分析是常用的多元统计分析方法之一,其思想是根据变量间的相关关系求出少数几个主因子,利用这些主因子描述原始变量。传统因子分析方法具有不稳健性,如果数据存在离群值会得到不合理的结果。虽然基于MCD估计的稳健因子分析具有良好的抗干扰性,但是MCD估计的精度会随着维数的增加而不断降低,在维数大于样本量的情形下,该方法甚至会失去有效性。为了对高维数据进行有效的因子分析,本文提出基于MRCD估计的高维稳健因子分析方法。模拟分析的结果表明,在高维数据下,相较于传统因子分析以及MCD稳健因子分析,MRCD高维稳健因子分析能够很好地抵抗离群值的影响,得出更为合理的结论。本文在实证分析部分对11个沿海省份进行研究,结果显示MRCD高维稳健因子模型能够有效地得出高维数据的因子分析结果;沿海各省份经济增长质量发展不平衡,上海、广东经济增长质量发展得较好。
关键词：
高维数据 MRCD估计 因子分析
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢振中
针对单指数投资组合模型,用稳健的M估计去估计模型参数,减少了样本数据异常值对模型的影响,并对沪市权重股进行了实证检验,得到了投资组合的有效前沿。
关键词：
单指数模型 稳健M估计 异常值 有效前沿
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
彭非 张长 易丹辉
处理效应用于分析处理变量对结果变量的影响,由于个体间异质性的存在,处理变量对不同个体的影响可能不同,研究异质性处理效应有其现实意义。生存时间是一类重要的结果变量,估计生存结果下的异质性处理效应需要平衡不同处理水平上删失比例的差异。Simoneau等(2020)~([1])提出了估计生存结果下二值处理效应的加权最小二乘法,本文将这一方法拓展到多值处理效应的估计中。首先定义了多值处理变量的对比函数用于比较个体接受不同处理后平均结果的差异,然后基于倾向得分和删失逆概率构造权重,对观测数据进行加权,用加权最小二乘法估计参数。该方法具有以下特点:(1)无需指定对照处理;(2)不依赖独立删失的假设;(3)双稳健性一当结果回归模型和权重模型有一个正确时,异质性处理效应的估计是一致的。模拟研究的结果表明,和现有方法相比,本文提出的方法在处理效应估计上具有更小的偏差,在个体最优处理水平的估计上则有更高的准确率。最后,通过Ⅰ型人类免疫缺陷病毒(HIV-Ⅰ)感染者的治疗数据说明该方法的有效性。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
王立平 王璐璐
依据空间计量经济学的相关理论,运用稳健MM估计的EBA(异常值检验的极值边界分析)模型,采用中国30个省际区域2002~2012年的面板数据,实证研究中国东部、中部、西部地区R&D强度区位分布条件的"稳健性(Robust)"影响因素。结果表明:我国东部、中部、西部各地区的R&D强度存在差异,且其影响因素也不尽相同。R&D强度较高的东部地区,科技水平、市场规模、固定资产投资、要素禀赋等4个因素对中国R&D强度具有抗干扰的"稳健性"影响;R&D强度中等的中部地区,3个"稳健性"影响因素是政府公共政策、科技水平和要素禀赋;而对于R&D强度较低的西部地区,技术创新和要素禀赋对提高R&D强度作用具有"稳...
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李小亮 陈艳
本文讨论因变量缺失下部分线性变系数模型在误差项和解释变量都含有异常点时的稳健估计问题。首先用局部加权线性光滑方法得到非参数部分的稳健估计,然后再得到参数部分的估计,并证明参数和非参数估计量的渐近正态性。最后模拟研究有限样本下估计量的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏拥英 王达布希拉图
异常点对时间序列的模型识别、参数估计、诊断检验乃至预测都有重要的影响,而ARMA模型在建模过程中极易受异常点影响。文章采用Huber权函数对不同的点施加不同权重的方法减少异常点影响,为此构建新的稳健自相关函数。将该稳健时序建模方法与传统的建模方法同时用于对五粮液股票收盘价的ARMA建模,模型诊断结果表明该稳健估计方法所建模型拟合五粮液股票收益率的相依性的效果显著优于传统的ARMA建模方法。将该稳健ARMA模型用于五粮液股价短期预测,所得预测值与实际值的平均误差率在4%以内,此结果验证该稳健自相关函数的可靠性。
关键词：
ARMA模型 权函数 五粮液 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
姬楠楠 马江洪
为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析。为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题。实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率。
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