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[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] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 许启发 蒋翠侠 王艳明
受到计算内存的限制,大规模数据的回归分析往往难以奏效。为此,借用“化整为零”的思想,提出了一个新的回归分析方法:分块SCAD惩罚回归。该方法核心在于:将大规模数据划分成若干个块,对每一个块进行SCAD惩罚回归,最后将每个块的参数估计结果进行简单平均作为全样本回归系数估计的近似。进一步,在理论上证明了分块SCAD惩罚回归的变量选择效果与渐近性质。数值模拟和实际应用结果表明:分块SCAD惩罚回归不仅能够显著降低计算内存的需求和计算时间,而且其变量选择、参数估计和预测结果等与全样本回归基本一致。
[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] 软科学
[作者]
李斌 卢娟
通过分析地方领导年龄、受教育程度、薪资水平、任期稳定性及腐败对雾霾变化的影响机理,结合惩罚固定分位数回归发现:在雾霾处于分位数50%水平,腐败影响最为显著;官员年龄越大越利于控制雾霾,而提高腐败助长雾霾发生;提高受教育程度和薪资水平都利于减小腐败,促进雾霾治理;任期稳定性利于雾霾治理,但提高腐败效应则不利于雾霾控制;中央调任官员拥有更优秀雾霾治理成绩,本省就任官员腐败最为显著,外省就职官员不能降低腐败对雾霾的不利影响;采用AQI指标替换发现,近两年来治污腐败情况加剧。
关键词：
领导特征 腐败 雾霾
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭俊峰
尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘亚新
对于分位数回归中的变量选择问题,文章将Elastic Net惩罚与分位数回归相结合。对参数估计模型进行变形后,建立了贝叶斯分层模型,使各参数的全条件后验分布都是熟知的分布形式,可以采用Gibbs抽样产生收敛速度较快的马尔科夫链来估计回归系数。数值模拟结果表明,该方法在参数估计和预测方面均能达到良好的效果,与现有的四种变量选择方法相比具有较明显的优势。
[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]
朱利荣 胡超竹 罗幼喜
针对含个体效应的面板数据模型，文章提出了一种带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法来估计回归系数。通过对模型两边左乘一个合适的幂等矩阵有效地消除了个体效应的影响，并使用MM算法迭代求解未知参数，用SIC准则对惩罚参数进行选取。同时，利用蒙特卡洛方法模拟了在不同误差和不同稀疏模型下回归系数的估计和选择情况，并与最小二乘回归、中位回归、复合分位回归估计结果进行对比，最后用实例数据进行验证。结果表明：带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够对回归系数进行精确估计，且其在稀疏模型上相比稠密模型具有更好的表现。在变量选择问题上，带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够很好地排除无关解释变量的影响。
[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]
任燕燕 李东霖 王文悦
文章关注系数具有两维异质性结构的面板分位数模型，基于SCAD惩罚函数和MCP惩罚函数提出双惩罚最小加权绝对偏差目标函数，同时进行参数估计和两维异质性结构识别。利用ADMM算法求解目标函数，并使用BIC信息准则通过网格搜索选择最优调节参数。根据蒙特卡洛模拟结果验证了所提方法的有限样本性质，最后使用实际数据检验了其应用效果。研究结果表明：所提出的方法能够准确识别两维异质性结构，并且Post估计量的参数估计精确度接近于Oracle估计量。
关键词：
两维异质性 面板数据 分位数回归 双惩罚
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张颖 傅强
本文将基于Gibbs抽样的MCMC算法引入GJR-CAViaR模型,实现模型的贝叶斯推断。GJR-CAViaR模型是含有递归形式的分位数回归方程,尚未有文献提出如何对其进行贝叶斯分析和MCMC估计。本文首先利用不对称拉普拉斯分布建立GJR-CAViaR模型的似然函数,并通过引入标准指数分布和标准正态分布的混合分布得到不对称拉普拉斯分布的参数解析的条件分布,然后讨论模型的Gibbs抽样过程以及算法实现。对上证综指日收益率数据建立GJR-CAViaR模型,并得到模型参数的贝叶斯估计值。在马尔科夫链收敛的前提下
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张颖 傅强
本文将基于Gibbs抽样的MCMC算法引入GJR-CAViaR模型,实现模型的贝叶斯推断。GJR-CAViaR模型是含有递归形式的分位数回归方程,尚未有文献提出如何对其进行贝叶斯分析和MCMC估计。本文首先利用不对称拉普拉斯分布建立GJR-CAViaR模型的似然函数,并通过引入标准指数分布和标准正态分布的混合分布得到不对称拉普拉斯分布的参数解析的条件分布,然后讨论模型的Gibbs抽样过程以及算法实现。对上证综指日收益率数据建立GJR-CAViaR模型,并得到模型参数的贝叶斯估计值。在马尔科夫链收敛的前提下,发现中国证券市场VaR具有自回归性质,且呈现收益对风险的不对称特征。这一特征不会受到样本容量大小及置信水平的影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
丁飞鹏
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
[期刊] 统计研究
[作者]
丁飞鹏
分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性。当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现。最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒婷 罗幼喜 胡超竹 李翰芳
在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中，通常包含大量截尾数据，若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型，参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂，造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时，在高维情形下，由于受大量未知随机效应的干扰，固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题，文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法，主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中，构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明，新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。
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