- 年份
- 2024(5579)
- 2023(8136)
- 2022(7147)
- 2021(6790)
- 2020(6117)
- 2019(14261)
- 2018(14318)
- 2017(27137)
- 2016(15192)
- 2015(17339)
- 2014(17390)
- 2013(17194)
- 2012(16354)
- 2011(14666)
- 2010(15001)
- 2009(14091)
- 2008(14686)
- 2007(13334)
- 2006(11483)
- 2005(10334)
- 学科
- 济(64585)
- 经济(64514)
- 管理(41864)
- 业(41159)
- 方法(35410)
- 企(34064)
- 企业(34064)
- 数学(31483)
- 数学方法(30992)
- 财(18416)
- 农(15788)
- 学(15580)
- 中国(14551)
- 务(12699)
- 财务(12663)
- 财务管理(12634)
- 业经(12155)
- 企业财务(12032)
- 制(11904)
- 贸(11850)
- 贸易(11847)
- 易(11487)
- 地方(10874)
- 农业(10495)
- 理论(9998)
- 和(9723)
- 融(9512)
- 金融(9508)
- 银(9475)
- 银行(9441)
- 机构
- 大学(228826)
- 学院(224904)
- 济(88999)
- 经济(87046)
- 管理(84221)
- 研究(76527)
- 理学(72707)
- 理学院(71816)
- 管理学(70034)
- 管理学院(69607)
- 中国(58290)
- 科学(49646)
- 京(49366)
- 财(42683)
- 农(41723)
- 所(40920)
- 研究所(37312)
- 业大(35678)
- 中心(35584)
- 财经(34257)
- 江(34075)
- 农业(33335)
- 北京(31286)
- 经(31038)
- 范(29564)
- 师范(29238)
- 经济学(27712)
- 州(27025)
- 院(26950)
- 财经大学(25504)
- 基金
- 项目(147163)
- 科学(114116)
- 基金(106865)
- 研究(103011)
- 家(94285)
- 国家(93554)
- 科学基金(78783)
- 社会(63105)
- 社会科(59854)
- 社会科学(59830)
- 省(56346)
- 基金项目(56066)
- 自然(53038)
- 自然科(51861)
- 自然科学(51839)
- 自然科学基金(50911)
- 划(48823)
- 教育(48322)
- 资助(45892)
- 编号(42075)
- 成果(35453)
- 重点(33555)
- 部(33037)
- 发(30199)
- 创(29572)
- 科研(29251)
- 课题(28437)
- 计划(28140)
- 教育部(27798)
- 创新(27753)
共检索到329778条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 财贸研究
[作者]
刘静 余琴 吴捷 李阳
采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型，并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明：从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题，从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例，利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现：此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络，对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李纯净 张淼 赵昱榕 袁晓惠
文章针对协变量为函数型变量、响应变量为标量的函数型分位数回归模型，提出了一种局部稀疏估计方法，能够正确识别系数函数的空子区域。首先，使用非对称拉普拉斯分布构建函数型分位数回归的全似然函数，并通过EM算法推导出系数向量的估计式。其次，提出了一种结合样条光滑和平滑剪切绝对偏离方法的局部稀疏估计方法。数值模拟结果表明，该估计方法在不同的样本量和分位点下均优于传统方法。最后，通过实例证明了估计方法的有效性。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
宋献中 王展翔
基于上海股市分笔交易数据 ,以价差、报价深度、交易频率和价格影响绝对值与交易金额的比率分别作为流动性宽度、深度、即时性和弹性四个维度的替代指标 ,以流动性水平的非预期变化与同期股票收益率的内在联系作为出发点 ,采用时间序列回归方法对我国股市流动性定价问题进行了实证检验。实证结果表明流动性各个维度的非预期变化与同期股票收益率正相关 ,从而为股票流动性水平与股票预期收益率的负相关关系提供了新的经验证据
关键词：
股票流动性 资产定价 时间序列回归
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金阳
文章研究了如下的非线性自回归模型xt=φ(xt-1,…,xt-p)+εt在满足几何遍历条件|φ(xt,…,xp)|≤λmax{|x1|,…,|xp|}+c时矩的存在性问题。得到了:如果对于某个实数r≥1,E|εt|r<∞则E|xt|r<∞。此结果改进了已有文献r≥1中为整数的结果,从而给出了模型矩的存在性的较为完整的论证。
关键词：
非线性自回归 几何遍历 矩
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛娇 傅德印 高海燕 韩海波
稀疏惩罚分位数回归是高维数据分析中进行变量选择和稳健估计的重要工具。对于具有分组解释变量的问题，期望达到组内和组间稀疏的理想效果，但是许多现有方法未能实现这一目标。文章将自适应Lasso和自适应Group Lasso相结合，构建了一种自适应稀疏Group Lasso惩罚分位数回归（Q-AdSGL）模型，给出了基于ADMM算法的模型求解方法，并讨论了估计量的Oracle性质。通过Monte Carlo模拟研究和实例分析证明了所提模型和算法的有效性。
[期刊] 商业时代
[作者]
李万春
本文运用spss19中的指数平滑模型、ARIMA模型、指数模型和回归分析模型对四川省内江市历年物流量和经济数据进行建模和预测。对四种方法的预测结果进行比较、分析、检验,最后得到内江市未来的物流量最有可能的发展情况,给出平均误差,并针对物流产业的发展提出相关对策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李述山
文章提出了Copula相依序列的概念,讨论了Copula相依序列的性质及与严平稳序列之间的关系。建立了一个时间序列的非线性模型——Copula自回归模型,给出了相应的参数估计方法、相依阶数的确定方法。并基于Copula自回归模型给出了一种点预测方法、一种区间预测方法以及一个时变Va R的估计方法。运用算例说明了Copula自回归模型及相关方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡盛锠 黄涛
对称正定矩阵作为非欧随机对象数据中的一种典型数据,具有对称性和正定性的特定约束,且处于黎曼流形当中,使得所有基于欧式度量空间而建立的传统统计模型、方法和理论都不再适用。为此,本文将结合黎曼流形的几何结构,引入对称正定矩阵的黎曼均值、方差、协方差的定义,并针对对称正定矩阵时间序列构建自回归模型,同时给出所提模型的渐近理论和预测方法,最后通过模拟研究和实际数据分析来展示所提模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
高维稀疏建模是当前统计学与计量经济学的理论前沿,是一种处理大数据的统计分析方法,在经济与金融领域有着广泛的应用前景。本文探讨了高维数据与高维模型给传统方法带来的挑战,并梳理了稀疏建模的发展、选择机制的作用及惩罚函数方法的理论性质。在实证方面,本文利用高维稀疏VAR模型研究了35个大中城市住宅销售价格的预测问题。相比传统的VAR模型与低维的动态面板数据模型,高维稀疏VAR模型的结构更加精简,能够捕捉重要解释变量与经济信息,预测效果更优。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
