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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张思 金浩 杨云锋
该文考虑了具有稳定分布的p阶自回归过程均值变点检验问题.通过构造修正的比值型检验统计量，利用广义的中心极限定理，证明统计量在原假设下的渐近分布是列维过程的泛函，并得到了其在备择假设下的一致性.针对渐近分布依赖未知参数的情况，采用Bootstrap抽样逼近渐近分布以得到更精确的临界值.数值仿真结果表明，基于Bootstrap抽样的Ratio检验不仅很好地控制了经验水平，经验势也达到令人满意的效果.此外，当突变位置位于样本后半段时，经验势有较大幅度提高.最后，通过一组美国铝业收盘价数据进一步验证本文所提的变点检验方法的有效性和可行性.
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
叶五一 缪柏其 谭常春
近期对金融危机传染的分析是国际金融研究中的重要问题。大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法,这些方法只能指出传染的存在,不能给出传染的程度大小。本文应用分位点回归模型的变点检测,检验了传染效应的存在性,并给出了传染程度大小的一种度量方法。最后本文对亚洲几个国家的指数数据进行了金融危机传染的实证分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王爱民 金浩 宋雪丽
文章考虑的是厚尾AR (p)序列趋势变点检验问题。首先，在已有研究的启发下，构造了一个Ratio统计量来检验趋势变点；其次，在原假设下证明统计量的极限分布是列维过程的泛函，在备择假设下得到统计量的一致性；其次，为了避免参数的估计，采用Subsampling方法获得更为准确的临界值，数值模拟结果显示，在大样本下基于Subsampling抽样方法的Ratio检验很好地控制了经验水平，经验势也达到了比较好的效果；最后，通过一组实证数据进一步阐明理论的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡丹青 赵为华
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法，其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率；然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置，通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性；最后，将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题，得到了有意义的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈光慧
在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅助变量与研究变量不满足经典线性回归模型假设时,可建立非参数回归模型,运用局部多项式回归估计的方法进行估计;最后,引入了一个实际例子,并对估计结果进行了比较。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法。文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法中的收敛性诊断问题以及样本的相依性问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩潇 王明秋 赵胜利
大数据统计分析在有限的计算资源下面临一些挑战性问题，用子数据代替全数据进行统计分析成为一种选择。文章基于最小协方差行列式的稳健距离，为大数据Logistic回归模型提出了一种更高效的子数据选择算法。通过大量的数值模拟，在不同的标准下比较了所提算法与其他已有算法的性能。结果表明，所提算法具有较高的估计效率和计算效率，与全数据相比，计算时间显著减少。与其他算法相比，所提算法得到的子数据信息矩阵行列式的值更大。同时，当协变量之间存在高度相关性时，所提算法具有稳健性。最后，通过对实际数据集的分析，说明了所提算法的预测误差更小。
关键词：
最小协方差行列式 信息矩阵 最优子抽样
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了用学生t线性回归模型估计回归系数变点位置的稳健Gibbs抽样算法。利用学生t分布的正态尺度混合表示,得到各参数的满条件后验分布,通过对满条件分布抽取样本,得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且当数据呈现重尾现象时,该模型较正态变点模型要稳健。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了用学生t线性回归模型估计回归系数变点位置的稳健Gibbs抽样算法。利用学生t分布的正态尺度混合表示,得到各参数的满条件后验分布,通过对满条件分布抽取样本,得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且当数据呈现重尾现象时,该模型较正态变点模型要稳健。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谭常春 操毅文 叶五一
本文在分位点回归的基础上采用ALS方法,建立了线性Expectile模型,并以此计算美国金融危机期间有关经济体的Expectile-based VaR(EVaR),对EVaR进行变点检测。根据变点的位置来估计危机发生的时间,并通过比较模型的系数在危机前后的变化情况,分析了美国金融危机对中国、香港、英国、德国和日本造成的传染情况。同时结合实际情况分析线性Expectile模型所确定的危机发生时间和系数变化所反映的危机传染性强弱程度,并与斜率模型得到的结论进行比较,体现了线性Expectile模型的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟守洋
抽样回归估计是在抽样的场合,采用回归估计方程估计总体总量的一种统计调查方法。在国外的许多统计学著作里都介绍过这种很有用的方法,而且其应用效果毫不逊色于我们通常采用的抽样调查方法。因此,广大统计工作者,特别是基层统计人员和经济工作者有必要了解这种方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐礼文 廖丹
文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同的数据集中,并从模型预测精度和可解释性两个方面比较了四种子抽样方法在该算法下的表现。模拟结果表明,所提出的算法具有良好表现,在计算开销上也具有一定优势。
关键词：
大样本 数据降维 子抽样算法 变量选择
[期刊] 统计研究
[作者]
陈光慧
在抽样理论和应用研究方面,中国一直比较重视抽样方案设计,而忽视抽样估计方法研究。本文在系统总结加拿大等西方国家成功经验的基础上,引入并改进了一套广义回归估计系统,应用在复杂的连续多阶抽样调查中,为中国抽样估计的应用研究奠定理论基础。在此基础上,以中国农产量的连续多阶抽样调查为例,给出了具体的回归估计程序,验证了这套系统的实践性和应用价值。
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