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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 谢振中  
针对单指数投资组合模型,用稳健的M估计去估计模型参数,减少了样本数据异常值对模型的影响,并对沪市权重股进行了实证检验,得到了投资组合的有效前沿。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 李雄英  王斌会  
由于金融市场的不稳定性和获取金融数据渠道的多样化和复杂化,导致获取的金融数据中存在不定量的离群值,而离群值的存在容易使得传统夏普单指数模型的计算结果与实际情况存在偏差。针对这一现象,本文将稳健统计的思想与传统夏普单指数模型相结合,构建出稳健夏普单指数模型,以减少或消除离群值对模型的影响,并进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析均表明:当金融数据中不存在离群值时,传统和稳健夏普单指数模型得到的投资决策效果基本上保持一致;当金融数据中存在离群值时,运用传统夏普单指数模型方法得到的结果有较大变化,而运用稳健夏普单指数模型方法得到的结果基本不变。这说明相对于传统夏普单指数模型,稳健夏普单指数模型对离群值具有更好的抗差性和抗干扰性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 谢振中  
文章针对投资组合理论中经典的夏普单指数投资组合模型,引入了稳健统计的思想,将稳健回归方法应用到该投资组合模型,降低了证券市场中证券收益率历史数据中因短期内重大利好或利空导致的超高或超低收益率离群值对投资组合决策的影响,并结合我国证券市场的特点,对沪市A股市场进行了实证分析,得到了证券投资组合的有效前沿。
[期刊] 统计研究  [作者] 刘静  欧阳资生  吴喜之  
本文讨论了指数族广义部分线性单指数模型(Generalized Partially Linear Single Index Models,GPLSIM)的惩罚样条迭代估计,提出了基于惩罚似然和一组预先取定的单指数参数向量α的初始估计的迭代估计算法。另外本文还通过一组模拟数据的分析对所提出的迭代算法进行了验证。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁先文  张文  袁红  陈雪平  
文章在响应变量随机缺失下,基于分位数回归研究了半参数模型的稳健估计问题。首先基于B样条基函数近似技术,将模型非参数函数的估计问题转化为样条系数向量估计问题;其次,在响应变量随机缺失下,提出了一种新的插补方法,对缺失的响应变量进行多重插补;再次,基于插补后的数据集,构造出新的分位数目标函数,得到模型非参数函数以及参数向量的稳健估计;最后给出了有效算法计算多重插补估计量。通过模拟研究验证了所提方法的有效性和稳健性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 李劭珉  任燕燕  陆军  
本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断。通过蒙特卡洛模拟发现,无论假定的工作相关矩阵是否准确,本文构建的估计都具有较强的稳健性,且用本文方法进行统计推断能够得到更加稳健的结果。
[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] 地理科学进展  [作者] 邓祥征  林英志  战金艳  何书金  
针对最小二乘估计不能应用于栅格尺度以面积成分表征的土地利用格局驱动机理分析的难题,本文提出了一种利用偏最小二乘回归法稳健估计该类土地利用格局解释模型的方法。利用该方法能在解释变量间存在多重共线性的情况下,获得基于栅格面积成分数据的土地利用格局解释模型的稳健估计。本文推导了应用偏最小二乘回归分析的数据处理和建模估计过程,并运用该方法开展了针对黄淮海地区耕地、建设用地分布格局及其驱动因子的建模分析,得到了拟合优度高的估计结果。研究表明,偏最小二乘回归分析方法在开展栅格尺度以面积成分表征的土地利用格局驱动机理分析时具备高效与稳健的特征,适宜在类似研究中推广应用。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 赵丽丽  张波  
针对参数VaR方法在测度庞大复杂的投资组合风险时,存在模型参数多估计困难和需要设定风险因子联合分布容易使风险计量产生较大偏差等问题,本文提出了基于独立成分分析(ICA)技术的半参数IC-SP-VaR模型,给出了模型的参数估计方法,并对模型进行了模拟研究和实证分析。模拟研究表明新方法在不同情形下的估计都是有效的,在非线性经济序列中优势尤其明显。实证分析验证了新方法能够提高资产组合风险计量模型的稳定性和准确性。
[期刊] 统计研究  [作者] 宋鹏  刘程程  胡永宏  
高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着更高的估计精度,同时更加贴近真实设定矩阵的稀疏结构。在后续的投资组合实证分析中,与传统样本协方差矩阵估计方法、均值-中位数估计方法和RA-LASSO方法相比,基于中心正则稳健估计构造的最小方差投资组合收益率有着更低的波动表现。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵静  
针对部分线性单指标模型,文章构建了一种基于LASSO的部分线性单指标模型局部惩罚样条估计方法,以变异系数作为判断数据离散程度的依据,首先通过计算各节点中数据的变异系数,构造局部惩罚权重矩阵,由局部二次逼近方法,得到了带有LASSO局部惩罚的参数估计值,并讨论得出无惩罚样条估计和均匀惩罚样条估计是局部惩罚样条估计的特殊情况,然后使用"去一分量"法和Levenberg-Marquardt算法得到单指标部分的参数估计值,最后通过Monte-Carlo模拟验证了该方法的有效性和正确性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 赵静  蒲越  
研究目标:处理数据中同时存在的空间相关性和空间异质性。研究方法:本文提出了一种空间滞后单指标变系数模型,结合样条估计法和极大似然估计法构建了模型参数的估计方法,证明了估计量的一致性与渐近正态性。研究发现:采用Monte-Carlo模拟探究估计方法在有限样本下的表现,模拟结果表明模型估计量具有优良的表现,通过对比不同样本容量混合误差项方差,估计量的精度随着样本容量的增加而提高,随着误差项方差的减小而提高,且不同的空间相关系数下估计量仍然具有较高的精度,体现出估计方法的稳健性。研究创新:将空间滞后单指标变系数模型应用于环境污染分析中,结果表明空间滞后单指标变系数模型拟合效果优于多元线性回归模型和空间滞后模型,证实了模型的适用性。研究价值:空间滞后单指标变系数模型能够同时处理数据存在的空间相关性和空间异质性,拟合效果精确,为决策者提供更好的决策参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 丁飞鹏  
本文将个体效应与模型的线性部分和非线性部分同时进行估计,构建了惩罚二次推断函数估计法,估计了个体内具有自相关结构的随机效应部分线性单指数动态面板模型。该方法的优点是能够克服由个体效应引起的内生性问题,因此无论滞后因变量处于线性部分还是处于非参数部分均可得到一致有效的估计。进一步,本文证明了该估计方法的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验评估了该估计方法在有限样本下的表现。
[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。
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