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[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 王奕丹 苏治
随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要性抽样是一个简便可行的方法。本文发现,该方法中度量样本重要性的Leverage分数与因变量无关,而且在维度较大的情形下对样本没有区分程度,使得估计结果较差。为了同时考虑因变量和维度的影响,本文提出了基于充分降维的Leverage重要性抽样方法。该方法以不损失信息为前提,在充分降维的空间内重新计算Leverage分数,使得抽样更具有代表性。模拟数据分析显示,在样本容量较大的复杂数据中,相比于原始的Leverage重要性抽样方法,本文提出的方法可以降低估计的均方误差。三个实际数据也证实了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 熊巍 田茂再
大数据以其巨大的样本容量或超高的变量维度使得直接计算变得不再可能,如何有效地抽取一个合适的计算样本是值得思考的问题。本文借鉴Leverage重要性抽样的思想,提出了两种稳健的改进抽样算法,不仅有效地抽取了代表性高的计算样本进行回归估计,还规避了方差大和异质性导致协方差矩阵估计不准的问题。模拟数据的分析显示,相比于Ma(2015)的方法,本文提出的方法具有更为优良的估计结果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 王康宁
为解决大规模数据在进行回归分析时存在的计算内存不足和运行时间较长的问题,提出两个新的回归分析方法:先筛选后抽样的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(FSSLQR)和先抽样后筛选的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(SFSLQR),其数值模拟和实际应用结果表明:FSSLQR和SFSLQR方法不仅能够显著降低计算内存和运行时间,而且其估计预测和变量选择的结果与全量L_1惩罚分位数回归基本一致。此外,与Xu等(2018)提出的大规模数据的L_1惩罚分位数回归方法(SLQR)相比,FSSLQR和SFSLQR方法在估计预测、变量选择和运行时间等方面都更具优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘果 顾桂定
文章针对金融实际中虚值美式期权定价存在较大误差的问题提出重要性抽样方法在美式期权定价中的应用。主要在正态框架下考虑仅改变布朗运动的漂移项的重要性抽样方法对美式期权模拟定价的方差减小效果。通过画图观察找到美式期权重要性抽样的最优漂移项,其操作简单直观,且方差减小效果显著;还考虑了不同参数对重要性抽样方差减小效果的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 孙永辉
文章比较研究了舍选法和重要性重抽样(SIR)算法生成随机数的理论基础,给出了二者的区别与联系,特别讨论了压挤舍选抽样和自适应舍选抽样,并给出了包络函数和重要性抽样函数的选择标准,探讨二者对随机数生成速度和质量的影响。
关键词：
舍选法 重要性重抽样 接受概率 包络函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘飞 刘展 赵晓洛
大规模数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察力和决策力的海量、高增长率和多样化的信息资产。分析海量数据的工作异常复杂，主要面临两个挑战：数据的难存储性和偏态性。基于此，文章主要研究以下两个问题：（1）将数据进行分布式存储，减轻单台机器的存储负担，采用尾期望回归分析偏态数据。（2）基于尾期望回归构造全局损失函数的一个交互有效的梯度增强型损失函数，为解决该损失函数的优化问题，提出修正的ADMM算法。模拟研究表明，在有限次主从机器之间交互次数下，提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差。基于全国健康访谈调查（NHIS）数据的实证研究表明，提出的分布式计算方法对国民体重具有良好的预测性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周泓 邱月
传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效地缩短仿真时间,提高仿真效率。文章提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率;利用期望寻找最优重要抽样分布函数,并与传统的Monte Carlo算法进行比较。仿真结果显示了该方法在估计稀有事件概率方面的有效性。
关键词：
稀有事件 重要抽样 期望 似然比
[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]
耿修林
运用抽样调查开展审计活动,是现代审计业务组织的一个基本方向。符合性比例估计是符合性抽样推断的主要内容。文章根据势函数与决策规则的基本原理,对整群审计抽样下的符合性比例估计时所需要的样本数目进行了讨论,内容包括:势函数规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量,决策规则下审计对象符合性比例估计整群抽样时的样本容量等。
关键词：
符合性抽样审计 整群抽样审计 抽样规模
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴克生
统计数据处理是指对统计数据进行各种必要的加工,以得到所需的结果。使用电子计算机进行大规模统计数据处理,不仅扩大了分析处理的规模,提高了汇总的速度,更重要的还在于大大提高了统计数据的信息利用率和利用速度。笔者拟根据几年来在WANG 2200 VS计算机上从事统计数据处理工作的体会,略淡以下几点浅见。
[期刊] 财务与会计
[作者]
孙玥璠 宋迪
在大数据环境下,被审计单位的大量非财务数据可以被迅速获取、处理和分析,实际业务信息与企业财务信息天然存在的联系使得审计线索的发现成为可能。本文借助大数据技术筛选和拆分企业庞大的非财务信息数据集,分析财务数据和其他数据之间的内在逻辑关系,基于孤立点分析方法构建审计抽样模型,实现了快速确定可疑样本,进一步实施详细审计,从而提高审计效率、降低审计风险和节约审计成本。
关键词：
大数据 审计抽样 孤立点分析
[期刊] 统计研究
[作者]
谢佳斌 金勇进 谢邦昌
在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现"事后"自加权设计。实现"事后"自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现max(n,5%N)是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿修林
在运用抽样方式开展审计活动时,如何确定抽样测试规模是其中的一项重要内容。为避免可能存在的随意性,在审计抽样方案设计阶段就需要规定出必要的样本测试数目。双重抽样是审计抽样的一种组织方式,能帮助人们确定出有效的样本测试单位。文章依据决策分析原理,探讨了符合性审计抽样成数估计时所需要的最小样本测试数目的计算方法。
关键词：
符合性审计 双重抽样 抽样规模
[期刊] 统计研究
[作者]
贺建风
多重抽样框可以解决单一抽样框难以完整覆盖流动性目标总体的难题,连续性抽样调查则可以获取变量的时序观测数据,对总体现象进行追踪调查。本文将多重抽样框调查与连续性抽样调查两种方法结合在一起进行研究,深入分析基于多重抽样框的连续性抽样估计方法。文章首先设计了连续性调查环境下总体结构变动表;然后,在简单随机抽样假定下的轮换样本调查情形开展研究,设计了14种参数缩减方法对构建的似然函数进行估计求解,并给出了估计量的迭代计算过程;最后,对本文的研究内容进行了总结与展望。
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