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[期刊] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙燕
不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。
[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] 经济问题
[作者]
刘睿智 杜溦
由于传统的Markowitz均值方差模型具有很强的不稳定性,且容易产生较大的空头头寸,因此,资产选择成为构建投资组合的一个研究热点。针对以风险分散和指数跟踪为目的的资产组合构建提出了基于变量选择观点的LASSO选择方法,说明了LASSO方法在资产选择中的优势,并应用LASSO方法使用2010年3月到2012年2月的日收益率数据对沪深300指数的指数跟踪做了实证检验,结果表明LASSO方法在组合构建和预测中都有很好的效果。
关键词：
LASSO 指数跟踪 风险分散
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋勇 温琪 吴武清 樊鹏英 陈敏 缪柏其
文章提出了一种新的非完全复制指数跟踪方法。该方法基于选择具有一定优良性质的股票组合的基础,构建跟踪组合来跟踪指数。新方法突破了文献已有方法事先指定股票来构造指数跟踪的传统框架,更有实际价值。实证分析表明,采用该方法构建的跟踪策略通过选择较少的股票同时得到的跟踪误差也较小,且优于目前比较流行的分层抽样策略。最后应用所给的方法对沪深300指数进行了股指期货的期现套利研究,结果表明该策略比文献已有的方法存在更大的套利空间。
关键词：
指数跟踪 高维选元 期现套利
[期刊] 统计研究
[作者]
陶长琪 徐玉婷
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布（ALD）之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征，导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷，本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂（AEP）分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法，对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进，形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法，并将该方法首次应用于面板数据中。同时，为检验AEP方法的有效性，本文将该方法与基于偏指数幂（SEP）分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示，AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响，性能更稳定。并且，在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下，该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后，选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象，运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计，进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
梁斌 陈敏 缪柏其 黄意球 陈钊
本文将多元线性回归选择变量的Lasso方法引入到指数跟踪和股指期货套利策略研究,提出运用LARS算法实现非负限制下的Lasso选择现货组合问题,为业界给出了一种选择构造现货组合的股票的新方法。实证表明:采用本文提出的方法得到的现货组合,在组合含有较少数量股票的情况下,得到较文献中已有方法更小的跟踪误差。同时,利用本文的方法对沪深300仿真交易的期现套利进行研究,得到有重要市场价值的结果。
关键词：
指数跟踪 Lasso 期现套利 LARS
[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] 数理统计与管理
[作者]
王国长 梁焙婷 王金枝
在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李双艳 郑哲文 朱洪前
针对一类受到随机干扰的非线性系统,研究了基于预测控制的轨迹跟踪自适应控制算法,该方法考虑了随机性的干扰,在控制过程中,系统不断修正非线性预测模型来提高预测精度,同时根据二次性能指标确定当前时刻的控制动作,即先预测后控制,明显地优于经典的反馈控制系统.matlab仿真结果表明,所设计的非线性模型预测自适应控制能较好的实现轨迹跟踪.相比于经典的比例积分控制算法,该算法克服不确定干扰的能力提高,动态性能更好,超调现象得到改善.
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
周平平 万洪林 刘慧 李天平
针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
李俭富
文章应用神经网络技术改进指数跟踪组合的资产配置结构,从而提高了指数跟踪业绩。实证结果表明,不论从累计收益率还是从跟踪误差的角度看,神经网络技术确定的指数跟踪组合的业绩比已有文献给出的指数跟踪方法更好,表明基于神经网络技术的指数跟踪方法是一种处理指数跟踪问题的好方法。
关键词：
指数跟踪 跟踪误差 神经网络
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王春慧 江京 李海洋 许敏鹏 印二威 明东
基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口(BCI)系统具有高速、大指令集等优点,其信息传输率(ITR)的进一步提升对系统走向实际应用具有重要意义。该文采用包含35名被试的公开数据集,使用任务相关成分分析的分类模型识别脑电图数据中的SSVEP成分,进而运用基于Bayes估计的动态自适应策略评估分类结果的置信度。实验结果表明:动态自适应策略所得到的平均ITR(230b/min)比传统的静态自适应策略(204b/min)提升了12.7%,基于Bayes的动态自适应策略可以进一步提升SSVEP-BCI的性能。
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