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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李传权 马海强 刘小惠 刘育孜
随着科学技术的进步,张量数据及相关方法在众多领域中得到了快速的发展和广泛的运用。一系列基于CP (CANDECOMP/PARAFAC)分解的张量回归也逐渐被提出,但是在实际问题中,传统的张量回归方法易受厚尾数据、异常值等因素影响,从而造成系数估计的偏差。鉴于此,本文提出基于Huber损失的稳健张量回归以及其稀疏形式,并构造了稳健块松弛算法及其稀疏算法,对其进行优化求解。同时,本文证明了稳健张量回归中估计系数的相合性和渐近正态性,也给出了稀疏形式下回归系数的误差界。最后,模拟实验和京津冀地区PM_(2.5)数据均证实本文所提的方法比传统的张量回归具有更好的稳健性和更加精确的预测能力。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张旭涛 何桢
针对多响应参数优化问题,考虑响应间相关性和可控因子波动的影响,提出了一种基于似无关回归的多元稳健损失函数方法。首先采用似无关回归对模型拟合和过程优化中的相关参数进行估计,更有效地利用响应间相关性信息;然后利用给定点处梯度信息来估计可控因子波动对过程稳健性的影响。算例表明,当响应间存在相关性时,与最小二乘方法相比,采用似无关回归拟合的响应曲面模型精度更高;与传统质量损失函数相比,在采用相同质量成本矩阵时,采用稳健损失函数方法得到的最优解处期望质量损失更小。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张旭涛 何桢
针对多响应参数优化问题,考虑响应间相关性和可控因子波动的影响,提出了一种基于似无关回归的多元稳健损失函数方法。首先采用似无关回归对模型拟合和过程优化中的相关参数进行估计,更有效地利用响应间相关性信息;然后利用给定点处梯度信息来估计可控因子波动对过程稳健性的影响。算例表明,当响应间存在相关性时,与最小二乘方法相比,采用似无关回归拟合的响应曲面模型精度更高;与传统质量损失函数相比,在采用相同质量成本矩阵时,采用稳健损失函数方法得到的最优解处期望质量损失更小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 顾翔
稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。
关键词：
稳健参数设计 支持向量回归机 贝叶斯优化
[期刊] 管理科学
[作者]
陈旭东 黄登仕
会计稳健性是财务报告的一个重要特征和惯例,它隐含着在确认和计量收入与资产时应保持谨慎。为了进一步探索企业的盈余水平与会计稳健性的关系,采用分量回归的方法重新探讨Basu模型,加深对于盈余与市场收益之间不对称关系和会计稳健性的理解和认识。运用2001年～2003年中国上市公司的数据实证研究发现,会计稳健性并非独立于当期的盈余水平,盈余水平高的公司会增加对好消息的确认、降低对坏消息的确认,从而会计稳健性较低;盈余水平低的公司会增加对坏消息的确认、降低对好消息的确认,从而会计稳健性较高。对未来会计稳健性的研究应关注公司盈余水平的影响,对其进行相应的控制和处理。
关键词：
会计稳健性 分量回归 会计盈余
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
杨雅明 张晴 李秀芳
地震灾害造成的直接损失包括经济损失和生命损失，两类损失数据特征存在较大差异，因此通常难以直接对其进行联合建模并量化二者在不同分位数水平下的相依性。鉴于此，笔者将非对称拉普拉斯分布与单变量分位数回归模型之间的联系扩展到二元背景，建立震级与死亡人数和直接经济损失的联合分位数回归模型。该模型无需针对两类损失分布予以假设，并且可以实现在险价值VaR和期望尾部损失ES的联合评估，从而为巨灾多元损失提供更加灵活准确与信息充分的量化框架。基于中国大陆地区1990—2020年的地震灾害损失数据，利用EM算法估计系数，分别测算了二元损失在独立和相依情形下的VaR和ES,结果表明在相依性模型假设下，VaR和ES的估计结果会更加充足，故考虑二元损失的相依性是必要的。基于上述结果，笔者运用核估计方法进一步探讨了地震巨灾指数保险的制度设计与保费厘定问题。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周晓剑 肖丹 付裕
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时，均需从头开始学习，而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数，该损失函数对大的异常值比较敏感，而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下，Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择，在现实情况当中。基于此，本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法，该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中，而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比，在对真实数据进行预测建模时，增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴金辉
回归分析是一种非常重要的统计分析方法,引入虚拟变量以后,回归分析的应用更加广泛。文章在虚拟变量设置规则的基础上,给出虚拟变量回归在单因素方差分析、回归分析和面板数据分析中的应用。
关键词：
虚拟变量 设置规则 虚拟变量回归分析
[期刊] 统计研究
[作者]
李向杰 吴燕燕 张景肖
经典的充分降维方法对解释变量存在异常值或者当其是厚尾分布时效果较差,为此,经过对充分降维理论中加权与累积切片的分析研究,本文提出了一种将两者有机结合的稳健降维方法——累积加权切片逆回归法(CWSIR)。该方法对自变量存在异常值以及小样本情况下表现比较稳健,并且有效避免了对切片数目的选择。数值模拟结果显示CWSIR要优于传统的切片逆回归(SIR)、累积切片估计(CUME)、基于等高线的切片逆回归估计(CPSIR)、加权典则相关估计(WCANCOR)、切片逆中位数估计(SIME)、加权逆回归估计(WIRE)等方法。最后,通过对某视频网站真实数据的分析也验证了CWSIR的有效性。
关键词：
充分降维 切面逆回归 加权 累积切片估计
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田玲 孙宁 杨琛
为预测在险价值以帮助测算地震巨灾基金规模,文章基于中国1990—2015年的地震损失数据,论证了半参数分位数回归法的预测效果。结果表明:当置信度不够高时,半参数分位数回归法(方法1)的预测效果略好于单纯使用该方法选取节点并使用所选节点进行常规分位数回归法(方法2)的预测效果,反之则不然。建议在设置地震巨灾基金规模时,按照监管规定分别使用方法 1和方法 2对地震灾害的95%条件在险价值和99.5%条件在险价值进行预测。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
现有关于违约损失的研究通常关注均值预测,但是均值无法有效刻画违约损失率分布的非正态、极端偏斜和双峰特征。本文利用条件分位数回归模型,完整刻画了违约损失率的分布,从新的视角量化了协变量对违约损失率的影响。研究结果表明,相比各种均值回归模型,分位数回归模型在估计违约损失率时具有显著的优势,违约损失率建模方法可为商业银行等贷款机构估计违约损失率增加选择。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
廖文辉 黄颖强 何志锋 张健涛 戴浩然 李丹丹
线性回归模型中参数估计常用最小二乘法,该方法受离群值影响,而真实数据中离群点难以避免,这直接影响到线性回归模型的预测效果。稳健估计能有效地消除或减弱离群点对线性回归模型参数估计的影响。由于协方差矩阵是许多统计方法的基石,因此,最小协方差行列式估计成为常用稳健估计方法之一。本文针对最小协方差行列式估计获得均值和协方差估计的有效性不如罗克估计和合成似然估计,采用数值模拟与真实数据预测,进一步对这三种技术获得参数估计进行稳健性比较。结果表明:合成似然估计与罗克估计表现更为稳健,进而提出将其应用于大气污染物浓度预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄娟
损失函数集的Vγ维的有限性是学习过程具有一致性的充分必要条件。因此,研究Vγ维具有重要意义。本文讨论了无限维再生核希尔伯特空间(RKHS)中半径为R的球内回归估计的一特殊类型损失函数集Vγ维的有限性,给出了其Vγ维的上界估计。从而确保了此类回归机器的依概率一致收敛,使其具有较好的推广能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
王新军,黄守坤
The econometrics model which is established by traditional ordinary least square mainly reveals the long-term and average relations among economical variables. In the forecasting application, it couldn't distinguish near future and far future influence. As a result, its forecasting application can't reveal the short-term waved changes of variables. By using the method that is applied in M-estimation of robust regression to deal with outliers, we set up forecasting robust regression model. Our purpose is to add factors that economical variables are influenced by time sequence into regression model in its forecasting application. By empirical analysis, we also test and verify that this method indeed heighten the model's forecasting precision.
关键词：
预测 稳健回归 M-估计
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