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[期刊] 统计研究
[作者]
韩猛 白仲林
门限因子模型设定载荷具有阈值型区制转换结构,可以同时刻画高维时间序列的共变性和区制转换特征。针对高维门限因子模型,本文基于自适应组LASSO技术给出了一种一致模型选择过程。这一模型选择过程将因子个数设定、门限效应推断纳入统一的分析框架,不仅解决了模型选择的一致性问题,还同时实现了模型选择误差的统一控制,这对于高维门限因子模型而言是非常重要的。理论研究和随机模拟结论表明本文给出的一致模型选择过程具有良好的大样本性质和有限样本表现。最后,本文将门限因子模型应用于我国金融市场分析,实证结果进一步验证了本文理论的有效性。
关键词：
一致模型选择 门限因子模型 收缩估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
韩猛 白仲林
本文设定高维因子模型的因子载荷服从平滑区制转换结构,模型参数的一致估计可通过两阶段估计方法给出。在第一阶段,通过主成分方法估计因子变量;在第二阶段,估计的因子变量视为已知变量,通过非线性最小二乘法估计因子载荷和平滑转换参数。理论研究和随机模拟表明本文提出的两阶段估计方法具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,基于高维平滑转换因子模型研究了美国股票收益率数据的共变特征和非对称效应,结果表明平滑转换因子模型可以较好地刻画美国股票收益率的共变特征和区制转换行为。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雅丹 陆晓骏 张大力
Lasso和自适应Lasso在数据滚动预测过程中压缩保留的自变量不一致，导致生产决策者需要花费时间精力快速根据变化的相关关系做出策略调整。这篇文章首次提出了一类衡量模型一致性的指标，并提出了一种具有历史记忆性的自适应Lasso预测模型权重构造方法，以保证改进的自适应Lasso模型在数据滚动预测过程中的模型一致性。采用蒙特卡洛仿真技术，比较了Lasso、自适应Lasso以及新方法(IA Lasso)在不同残差分布和系数初始估计方法下的模型表现差异。数值结果说明了IA Lasso在预测性能、Oracle性质以及模型一致性上的优良表现。最后将三类Lasso模型应用到我国主机厂车型实际产量预测中，实证结果表明，IA Lasso模型一致性最高且预测效果最佳，决策者可以依据IA Lasso长期关注固定的相关车型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李木易 童晨 张晓林
本文研究一类具有多门限结构的条件异方差自回归模型(T-CHARM)的估计和应用。针对门限个数未知以及金融数据的厚尾性质,我们采用最小绝对偏差套索算法(LAD-LASSO)同时估计门限个数和模型的未知参数。该方法在模型误差项四阶矩不存在时仍然有效,放宽了经典LASSO方法在门限模型上的适用场合。蒙特卡洛模拟表明,在门限个数的正确识别率、门限值和波动率参数值的估计方面,LAD-LASSO方法均具有优良的有限样本表现。本文将提出的LAD-LASSO方法结合T-CHAR模型,应用于沪深300指数日度收益率数据的建模和预测。实证结果表明,与采用LAD方法估计的经典GARCH模型相比,本文提出的方法在样本内拟合和样本外预测方面均有优越表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丹 郑少智
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。
[期刊] 统计研究
[作者]
白仲林 白强
对于一类异质性误差项存在截面相关性的近似因子模型,本文首先提出了估计共同因子向量和因子载荷矩阵的广义矩估计方法(GMM),该方法推广了Doz等(2012)的极大似然估计方法;其次,分别研究了模型参数广义矩估计的渐近性质和有限样本的统计性质,在适当的条件下,证明了参数的GMM估计是具有渐近正态分布的一致估计;最后,利用近似因子模型对我国各类上市公司增长性的共同驱动因素及其差异性进行了实证分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
方国斌 马慧敏 张波
本文提出了一种新的面板数据模型-离散面板数据动态因子模型。该模型在离散面板数据模型中引入潜在因子用于对个体维数较大的面板数据进行降维并进行影响因素分析。并同时考虑潜在因子的滞后效应用于对被解释变量进行预测。讨论了离散面板数据模型的几种类型,包括基本形式和扩展形式。进而研究基于广义估计方程的离散面板数据估计方法、估计过程和工作相关矩阵的选定、估计结果的一致性和有效性等理论问题。数值模拟结果表明,离散面板数据动态因子模型对模拟数据具有较好的拟合效果。最后运用本文提出的方法对中国股票市场非交易日对股票价格的影响进行了研究,得到的结论是:在样本期内,非交易日可能积聚了更多的坏消息,从而增加了股票价格下跌的风险。
[期刊] 统计研究
[作者]
高华川 赵娜
本文利用我国CPI分类数据,基于多层因子模型构建了一种新的核心通货膨胀指标。通过与单层因子模型方法的对比研究发现:单层因子模型会高估核心通货膨胀的波动性,原因在于其无法识别仅影响大类价格变化的局部因子,并将局部因子的大部分作用归于具有普遍性影响的全局因子。而多层因子模型不仅能够识别局部因子,并且利用分离局部因子之后的全局因子构造的核心通货膨胀指标具有更小的波动性,且更符合核心通货膨胀的内涵。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
欧阳资生 赵霞
在本文中,我们基于指数回归模型,在渐近最小均方误差的准则下,给出了矩估计的门限值和样本点分割的选取原理和方法。利用MC方法,对Burr(1,1,1)、Burr(1,0.5,2)、Fréchet(1)、Fréchet(2)、学生-t4、学生-t6等几种常见的极值分布进行模拟,得到了理想的结果。并运用S&P500指数和Danish火灾数据进行了实证分析。
关键词：
极值指数 矩估计 门限值
[期刊] 统计研究
[作者]
白强 白仲林
对于一类存在截面相关性的动态因子模型,本文首次分别提出了动态因子向量和因子载荷矩阵的广义矩估计方法(GMM),该方法是对传统频域分析方法的补充;其次,分别研究了模型参数广义矩估计量的渐近性质和有限样本性质。研究发现,在适当的条件下,动态因子及其因子载荷矩阵的GMM估计不仅是具有渐近正态分布的一致估计,而且具有良好的有限样本性质。最后,本文利用动态因子模型对我国6大类上市公司盈利能力增长性的共同驱动因素及其差异性进行了实证分析。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
古志婷 宋泽芳 李元
本文以沪深300指数为研究对象,应用LASSO变量选择方法与多因子模型来研究增强型指数基金的构造。实证结果表明,在样本数据内,基于LASSO变量选择方法与多因子模型所构造的增强型指数基金均能够在追踪基准指数的同时获取超额收益。并且发现基于LASSO变量选择方法构造的增强型指数基金优于多因子模型构造的增强型指数基金。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛娇 傅德印 高海燕 韩海波
稀疏惩罚分位数回归是高维数据分析中进行变量选择和稳健估计的重要工具。对于具有分组解释变量的问题，期望达到组内和组间稀疏的理想效果，但是许多现有方法未能实现这一目标。文章将自适应Lasso和自适应Group Lasso相结合，构建了一种自适应稀疏Group Lasso惩罚分位数回归（Q-AdSGL）模型，给出了基于ADMM算法的模型求解方法，并讨论了估计量的Oracle性质。通过Monte Carlo模拟研究和实例分析证明了所提模型和算法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿智琳 张丽丽 张耀峰 张志刚
在因果推断中，为更好地从观测性研究数据中获得无偏的处理效应，经常使用基于倾向得分的方法来平衡处理组和对照组。文章基于倾向得分逆概率加权方法，提出了一种子模型加权方法。该方法首先通过不同的变量组合来构建若干子模型；然后对子模型的倾向得分进行加权，进而得到加权倾向得分；最后使用加权倾向得分估计平均处理效应（ATE）值。实验结果表明：提出的子模型加权法不仅能调整观测性研究数据中存在的混杂偏倚，而且能有效提升ATE的估计效果，在ATE估计中优于传统的基于倾向得分的逆概率加权法。
关键词：
处理效应 因果推断 倾向得分 子模型加权
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
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