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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 刘涛 王琴
文章引入一种新的权重函数，并构建新的波动率模型——MIX-GARCH-L模型，新模型能够充分利用高低频数据提炼出更有价值的信息。针对新模型参数估计问题，提出MIX-GARCH-L模型的参数估计方法来分析估计量的理论性质，证明了对应的中心极限定理以及用Service-Boostrap方法模拟检验估计量的数据表现。所提模型具有以下优势：新权重函数能够更好地根据交易特征的变动来自动调整不同交易日的权重，从而使每个高频交易日所分配到的权重与未来波动率产生的冲击效果一致；能够利用同一交易过程中多种高频交易数据，信息利用更加充分，使得MIX-GARCH-L模型具有更好的预测精度和预测优势。实证结果显示:MIX-GARCH-L模型的MSPE值明显小于GARCH-RV模型和GARCH-M模型的MSPE值，说明MIX-GARCH-L模型不仅在模型预测上有更高的预测精度，而且在稳健性上的表现也更好。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王苏生 李光路 王俊博
本文的目的是通过利用多种损失函数评估三种GARCH模型的预测精度，找到最优的股指期货日内波动率研究预测模型。利用之前的研究结果，三个沪深300股指期货日内一分钟日内收益率被用作研究对象，对标准GARCH,eGARCH以及RealGARCH三个模型做了实证检验，并利用多种损失函数，从不同角度衡量三个波动率模型的预测精度。研究发现：Sample1样本的RealGARCH模型有最好的预测效果，而Sample2样本与Sample6样本的eGARCH模型有最好的预测精度。因此，在对沪深300股指期货日内波动率研究时，应根据其样本特征，优先选择具有能够反映非对称特征的波动率模型来刻画波动过程，对未来波动率做预测。
[期刊] 管理评论
[作者]
易文德
本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈鹏宇 邓宏伟
文章针对GM(1, 1)模型的不足,将无偏GM(1, 1)模型与函数变换方法相结合,以拓宽灰色预测模型的应用范围。以均方误差、平均绝对百分比误差、相关系数、一致性指标作为拟合效果评价准则,以熵权法确定各评价准则的权重,根据综合评价准则值的大小对函数变换方法进行优选。最后,将此方法用于四川省矿产资源消耗指数的预测中,结果表明,该方法能够有效选择合适的函数变换方法。
[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。
关键词：
再生核 核技巧 核化回归 半参数模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 李勇
在空间数据分析中,由于空间预测在很大程度上依赖于对空间变化的现象分布的假设,因此建立空间数据分布模型是非常重要的问题。Stein(1999)指出,传统的方法利用变差函数描述插值的空间依赖性结构和基于似然方法的模型相比是相当不精确的。对于非正态分布的空间数据而言,Copula函数提供了一种可以分别指定相关结构和边缘分布而建立联合分布的可能性。文章基于Copula函数的非正态分布数据的空间插值方法,讨论模型参数的极大似然估计并运用生态环境数据进行实证研究。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
李有华 程熙镕 孙娟子
采取多元回归的建模方式和逐步回归法,筛选出能够预测中国电力需求的关键影响因素,包括本期电力消耗量、年份、人口增长率、经济增长率、供电区域面积、工业品出厂价格指数,以对数函数为基础,可构建电量需求的短期预测模型和售电量的中长期时间序列预测模型。基于模型分析,可为电网企业的发展提供建议:强化电力需求预测,为确定投资规模提供科学依据;以电力需求引导电力投资规划,实现电力供求的动态平衡。
关键词：
电力需求 售电量 对数函数 预测模型
[期刊] 统计研究
[作者]
田茂再 梅波
本文考虑函数型数据的结构特征,针对两类函数型变量分位回归模型(函数型因变量对标量自变量和函数型因变量对函数型自变量),基于函数型倾斜分位曲线的定义构建新型函数型倾斜分位回归模型。对于第二类模型,本文分别考虑样条基函数对模型系数展开和函数型主成分基函数对函数型自变量展开,得到倾斜分位回归模型的基本形式。参数估计采用成分梯度Boosting算法最小化加权非对称损失函数,提高计算效率。在理论上证明了倾斜分位回归模型的系数估计量均服从渐近正态分布。模拟和实证研究结果显示,倾斜分位回归模型比已有的逐点分位回归模型具有更好的拟合效果。根据积分均方预测误差准则,本文提出的模型有一致较好的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
程豪 晏振
随着数据收集技术和存储技术的发展,数据呈现出连续、动态的函数曲线特征。作为一种处理时间序列数据的理想分析工具,文章借助函数型回归模型,考虑到2013年前后国家统计局城乡住户收支与生活状况相关调查在调查范围、调查方法和指标口径方面的差异,从城镇和农村两个维度分别研究2002—2012年和2013—2018年中国消费函数动态变化情况。
关键词：
函数型回归 消费函数 动态分析
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
薛沛丰
本文就组合投资权重系数的选择,提出了权函数模型及其最优权重的选择方法。
[期刊] 保险研究
[作者]
王茜
信度模型能够刻画风险类别组内的相关性，是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型，基于ｃｏｐｕｌａ函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将ｃｏｐｕｌａ函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中，以广义线性模型作为边际分布，利用ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数度量赔付变量间的时间相关性，建立多元联合分布，并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异，当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱；ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数ａＲ（１）形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小，预测结果优于传统信度模型，说明ｃｏｐｕｌａ函数信度模型在风险定价的．．．
关键词：
copula函数 信度模型 风险定价
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
朱建平 靳刘蕊
与传统的回归方法相比,函数数据回归可以从连续的角度揭示变量间内在关系发展变化的速率、曲率等更深层次的动态规律性。本文通过对模型参数的基函数展开来构建函数回归模型,并利用该模型对1989-2005年我国城镇居民消费函数进行动态分析。
关键词：
函数数据 回归分析 基函数 消费函数
[期刊] 统计研究
[作者]
蔡光辉 吴志敏
传统的函数型GARCH族模型可用于刻画函数型金融时间序列的异方差性，但其存在以下局限性，如未考虑波动率的非对称性，不能解释当前信息对未来条件方差的冲击是否存在持续性，参数非负的约束条件可能会限制条件波动率的动态变化。基于此，本文在EGARCH模型的基础上构建了函数型EGARCH模型（f EGARCH模型），给出了其最小二乘估计和拟极大似然估计方法的具体步骤，推导了f EGARCH模型的函数型信息冲击曲线（NIC）和函数型累积冲击响应比率函数（CIRR）的计算公式。蒙特卡洛模拟结果表明，f EGARCH模型能够捕捉非对称性，且其拟极大似然估计方法比最小二乘估计方法更为有效。将该模型应用于沪深300指数，NIC显示该模型能够捕捉波动率的非对称性，而CIRR表明当前收益率对未来波动率的影响存在高持续性。最后，拟极大似然估计值的DM检验以及基于稳健损失函数的SPA检验和MCS检验结果均表明，f EGARCH模型比函数型GARCH模型（f GARCH模型）具有更高的波动预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
颜斌 王斌会
大数据时代的数据规模更加庞大,结构也更加复杂,因而数据分析应更加强调数据间的相关关系而不只是因果关系。与研究变量间因果关系的最小二乘回归模型不同,函数关系模型更加注重变量间的相关关系。文章对传统函数关系模型做了加权处理的改进,改进后的模型能较好地处理存在多重共线性的数据集。随后提出了加权函数关系模型系数的Bootstrap假设检验方法,并将新模型与经典最小二乘回归模型进行了对比。Monte Carlo模拟实验表明,函数关系模型在经典数据集下的结果略差于最小二乘回归估计,但在处理存在多重共线性的数据集时,则比后者更有效,实证分析结果表明该模型具有良好的现实应用价值。
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