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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
蒋翠侠
金融时间序列的分布对于全面、准确把握金融资产收益的动态行为具有重要的意义,而广义自回归条件密度(GARCD)建模为描述金融资产收益的概率密度函数提供了一种工具。本文在JSU分布的基础上,建立了GARCD-JSU模型,给出了模型的参数估计方法及模型拟合效果的检验方法。利用建立的GARCD-JSU模型不仅可以得到金融时间序列的时变概率密度函数,而且还可以测算出时变高阶矩的变化,从而克服了正态分布假定框架下仅从前二阶矩出发考虑金融时间序列分布特征的局限性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
邹玉梅 范敬雅
广义自回归得分模型以条件密度函数得分作为主要驱动,为我们提供了计算一个时变参数的框架。把传统的D藤结构拓展到时变D藤,并将其与广义自回归得分模型相结合来估计时变参数。对美元、欧元、日元、港元和英镑兑人民币的外汇汇率序列拟合边际分布,提取标准化残差序列并建立时变D藤模型,即对pair-copula分解式选择最优的时变copula族,最后通过仿真技术得到标准误差的箱线图。研究表明,该模型有效地刻画了变量间的相依关系,为描述金融资产收益率的波动率过程提供了一种新思路。
关键词：
GAS 得分函数 时变D藤 外汇汇率
[期刊] 统计与决策
[作者]
房钦钦 赵为华
有偏Logistic回归模型是以非对称函数来连接,引进了偏态参数,这比标准Logistic回归模型能够更好地适用于实际数据。文章在总结和探讨有偏Logistic分布函数和密度函数性质的基础上,重点研究了基于该分布的回归建模问题,利用牛顿迭代法得到了参数估计算法。为检验解释变量的重要性,基于Score检验方法研究了相关的假设检验问题,并通过模拟研究其检验功效问题。利用AIC和BIC信息准则对四种回归模型进行拟合优度分析。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐燕 陈平雁
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王纯杰 林珊屹 李群 张倩倩
在广义指数分布下,当数据为右删失情况时,文章探讨了影响它的协变量是如何对删失变量产生影响的情况下建立的参数回归模型问题,并且给出参数的极大似然估计。利用蒙特卡罗模拟说明了参数估计方法的有效性,并且将此方法应用到髓移植治疗急性白血病的临床试验中。
[期刊] 统计与决策
[作者]
史美景 邱长溶
本文介绍了一种在固定时间区间上资产价格极差的动态模型:条件自回归极差(CARR)模型。CARR模型的条件极差十分类似GARCH模型中的条件方差,而且CARR模型也相似于ACD(Autoregressive Conditional Duration)模型。极端值理论(Extreme value theory)暗示极差是波动的一种有效估计,因此CARR模型可以看作是波动模型,并通过实证分析发现CARR模型的样本期外波动的预测效果比标准的GARCH波动模型要好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈瑜 田澎
自多重共线性是资本结构影响因素线性回归模型中迫切需要解决的问题,本文运用岭回归方法,以医药制造类上市公司的统计资料为基础,对影响资本结构的主要因素进行了实证分析,有效地解决了回归模型中的多重共线性问题。
关键词：
多重共线性:资本结构 岭回归方法
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
郁佳敏
通过建立财产险保费增长的自回归分布滞后模型,使用Engle-Granger两步法对1980—2010年我国产险保费增长进行实证研究。研究结果表明,我国财产险保费与GDP之间存在着协整关系,自回归分布滞后模型比经典回归模型具有更好的拟合效果和预测能力。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
李湘滇
本文基于1995-2015年省级面板数据,构建超效率DEA模型进行全国及分地区的商贸流通效率测算,并结合自回归分布滞后模型对电商消费影响商贸流通效率的效果进行实证分析。研究发现,商贸流通效率存在较大的区域性差异,总体上自东向西呈现阶梯递减现象;电商消费对商贸流通效率的长期和短期影响系数上,东部沿海和东北地区存在明显的改善效果,西部地区受市场资本存量、配套交通设施等影响在短期和长期内的改善效果有限;东北地区良好的居民储蓄和消费结构在电商经济的刺激下得到了有效释放,短期的改善效果最优。最后,本文从加强区域间的商贸流通交流和加大对电商经济的扶持力度等方面提出了促进电商消费改善商贸流通效率的对策。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
阮素梅 于宁
证券投资基金收益往往具有更高的峰度与更大的偏度,建立在古典假定基础上的均值回归分析难以给出准确预测结果。考虑到证券投资基金收益中的高峰、非对称等典型特征与各因素对收益序列的非线性影响模式,建立神经网络分位数回归模型,一方面,可以通过分位数回归功能,揭示各因素对证券投资收益整个条件分布的影响规律;另一方面,可以通过神经网络结构,模拟金融系统中的非线性关系。在神经网络分位数回归模型基础上,对证券投资基金收益整个条件密度函数进行预测,提供比点预测更多的有用信息,便于进行科学决策。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴新华 苗铮 郝元朔 董利虎
【目的】以黑龙江省尚志市90株迎春5号杨树解析木数据为基础，构建迎春5号杨树边材、心材、树皮和树干密度的混合效应beta回归模型。【方法】采用相关性分析和最优子集法筛选beta回归基础模型的变量；利用负二倍的对数似然值、赤池信息准则、贝叶斯信息准则、调整确定系数（R_a~2）、似然比检验对收敛模型进行拟合优度的评价，利用留一交叉验证法对模型进行检验，指标为平均绝对误差（MAE）和平均绝对误差百分比；结合两种抽样方式（方案Ⅰ：不限定相对高度；方案Ⅱ：限定相对高度在0.1以下）对模型进行校正。【结果】边材、心材、树皮和树干密度不仅受到相对高度的影响，还分别与胸径平均生长量、年龄、胸径大小密切相关，基于林木因子建立的混合效应beta回归模型的R_a~2分别为0.53、0.52、0.52、0.63,MAE
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨新平 梁林 常燕 童绍玉
文章对近50年来我国总和生育率数据展开分析,并用1965~2004年的数据建立了一个自回归分布滞后(ADL)模型,该模型真实地刻画了我国总和生育率的趋势变化,但预测值偏低。为了使预测值能反映我国真实的生育水平,文章使用抽样及普查中漏报的人口出生数对模型进行了改进,运用改进的模型对总和生育率进行了重新计算。计算结果显示,1990年代后期我国总和生育率在1.6~1.8之间,2000年后总和生育率在1.28~1.66之间。改进后的模型不但重构了我国近年来的总和生育率,而且为总和生育率的预测提供了理论依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄玉婷 傅德印
因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而，均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此，文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型，该模型通过构建分位数因子模型对高维数据进行降维，提取不同分位点的公共因子；进一步，利用提取出的公共因子和响应变量的滞后项构建分位数自回归分布滞后模型。数值模拟结果表明，在数据出现异常值或厚尾分布的情境下，分位数因子分析估计的均值因子和非均值因子更稳健，分位数因子增广回归的预测性能优于因子增广回归的预测性能，且分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型的预测性能优于基准模型。
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