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[期刊] 中国农业科学
[作者]
王玲 姬长英 陈兵林 刘善军 王萍
【目的】客观评价田间籽棉质量。【方法】依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型。【结果】相关分析表明:亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著。贝叶斯判别分析结果表明:基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%～92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%。基于“1个标准误差”规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%。【结论】基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张跃宏 严广乐
文章运用Gibbs抽样的MCMC方法对上证综指建立SV-N、SV-MN、LeverageSV三类随机波动模型,并利用DIC准则进行优劣比较分析。实证结果表明,具有杠杆效应的随机波动模型,即LeverageSV模型较其他两类模型能更好地描述上海股市的波动性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚 李素芳 虞克明
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
容越彦 陈光慧
在总结现有模型辅助估计方法的基础上,本文通过构造一种半参数超总体模型,同时结合广义差分估计思想提出一种新型的模型辅助估计量。该估计量比传统的非参数和半参数回归估计利用更少、更易得到的辅助信息,即只需利用和广义回归估计相同的辅助信息,但一般会比广义回归估计拥有更高的估计精度。理论证明了该估计量是渐近设计无偏和设计一致的,其渐近设计均方误差为广义差分估计量的方差。模拟结果显示:本文提出的估计量估计效果至少与广义回归估计一样好;对于线性程度越低的超总体模型,其估计精度比广义回归估计有越明显的提高;就本文模拟而言,光滑参数在0.04~0.12间适当取值时会有相对较好的估计效果。
关键词：
抽样估计 模型辅助 半参数模型 辅助信息
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨爱军 刘晓星 林金官
GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。本文在非参数分布和GARCH模型基础上,建立半参数GARCH模型以提高模型的有效性;同时在贝叶斯框架内发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用DIC4研究模型比较问题;最后通过模拟研究和实证研究考察MCMC抽样的有效性,检验半参数GARCH模型在刻画金融资产收益特性和风险价值预测方面的实际效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹 王丽艳
基于抽样设计推断与基于模型推断是有限总体推断的两个不同途径。文章针对基于模型的推断方法-最优线性无偏估计(BLUE)进行了讨论,指出在特定的超总体模型下,BLUE与基于抽样设计的估计是一致的。数值分析解释了模型推断的优越性。
关键词：
模型推断 超总体 最优线性无偏估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹 贺本岚 王丽艳
基于模型的推断是抽样技术中推断估计量的一种重要方式。文章研究得出,当比率估计模型或者扩张估计模型偏离总体真实模型时,比率估计和扩张估计往往是有偏的,平衡样本能够消除比率估计和扩张估计的偏倚,使得估计量是偏倚稳健的。
关键词：
超总体 比率估计 扩张估计 简单平衡样本
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹 董悦
受访者驱动抽样是一种用于研究隐藏总体的链接追踪抽样方法。文章将隐藏总体视为社会网络模型，假设总体就某一属性具有二水平值，提出了基于RDS关于总体比例的模型推断方法。统计模拟分析中提供了RDS的模拟抽样方法，数值分析表明模型推断方法具有稳健性。
关键词：
受访者驱动抽样 社会网络 隐藏总体
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈茜儒 贺建风
大数据背景下，数据维度高是辅助变量的重要特征，会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题，导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此，文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先，在线性超总体模型下，结合模型平均方法和广义回归估计思想，提出了模型平均辅助抽样估计量；其次，通过数值模拟验证了模型平均辅助抽样估计优于单一模型辅助抽样估计，尤其是在存在干扰信息时，其估计优势更加明显；最后，用实际数据验证了模型平均辅助抽样估计的优势。
关键词：
抽样估计 模型平均 模型辅助 辅助信息
[期刊] 财会月刊
[作者]
程平 毛俊力
以A会计师事务所为研究对象,在阐述审计抽样业务现状的基础上,首先分析其在抽样样本选取、抽样方法选择、凭证数据筛选过程中存在的问题,然后引入RPA机器人流程自动化技术,构建基于RPA的审计抽样软件机器人模型,详细阐述机器人的运行机理,最后从机器人的技术开发、审计模式重构、应用价值和风险评估等方面分析在运用时的关注点。
[期刊] 调研世界
[作者]
韩兆洲 陈晓冰
在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
[期刊] 经济问题
[作者]
周建 唐成千
利用混合频率数据抽样方法(MIDAS)构建不同权重函数形式的混频预测模型,使用5种高频解释变量对中国季度GDP增长率进行短期预测,并根据预测结果分析各种加权方式基于每种高频解释变量的预测效果。研究结果表明,利用不同的高频解释变量和不同的加权方式预测结果差异明显,利用国房景气指数对于中国季度GDP进行预测时精确度优于使用其他4种变量。
关键词：
加权混频 宏观经济 指数阿尔蒙
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姚萍 杨爱军 韩晓月 林金官
现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而分位数回归能给条件分布提供更加全面的描述.本文在分位数回归和SV模型基础上建立分位数SV模型,并在贝叶斯框架下对模型进行统计分析,包括参数估计和模型选择;同时利用中国金融市场数据对分位数SV模型极端风险度量能力的实际效果进行比较研究.
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展
文章针对具有嵌套结构数据的网络候选者数据库,提出基于倾向得分多层模型的非概率抽样推断方法:根据网络候选者数据库的调查样本和参考样本,构建多层回归模型对倾向得分进行估计,并将倾向得分估计的逆作为网络候选者数据库调查样本的调整权数来估计总体。结果显示,基于倾向得分多层回归模型的总体估计效果较好,比基于倾向得分Logistic模型的总体估计的偏差更小,效率更高。
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