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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
严笑 文诗涵 邹航
为了解决杠杆点存在时,惩罚expectile回归和惩罚分位数回归失效问题,基于expectile回归和稳健双自适应惩罚权重回归估计方法,本文提出了一种稳健双自适应惩罚权重expectile回归估计方法。该方法可以在自变量和因变量都含有异常值时,实现稳健变量选择和异方差检测。对于提出的模型,本文首先利用MM算法构建替代惩罚函数的优控函数,随后用迭代加权最小二乘算法估计参数,惩罚参数通过最小化BIC准则获得。模拟和实证表明,当数据中存在杠杆点时,所提方法在变量选择和异方差检测效果上优于惩罚最小二乘方法和惩罚分位数回归方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张臻 林盛 陈立芸
为进行全行业效率评价,用BCC模型将DMU分为有效和无效两类,用基于惩罚系数的DEA-DA模型得到效率值,结合非参数检验进行横向和纵向分析。对我国火力发电上市企业2007-2011年的分析结果显示:金融危机后运营效率没有明显提升,但各企业间的效率存在着差异。
关键词：
效率评价 DEA-DA 电力行业
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邵作运 李秀霞
[目的 /意义]基于高维矩阵稀疏降维的思想,提出一种利用惩罚性矩阵分解(Penalized Matrix Decomposition,PMD)实现共词分析的新方法。[方法 /过程]以"学科服务"为研究主题,根据PMD算法原理,在Matlab环境下分别实现特征词的提取、特征词的软聚类以及聚类效果的可视化。[结果 /结论]与传统的共词分析方法对比,PMD算法在共词分析中具有独特的优势:提取的特征词比较全面,聚类数目便于确定,聚类结果易于理解。
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江坤 杨联强 丁梦珍 赵德根
在惩罚样条回归方法中,截断幂基系数的惩罚权重是相等的,这导致在数据具有局部异质性时不能很好地去拟合原函数。文章以结点两端数据点的方差构造了一种新的局部惩罚样条回归方法,能够很好地解决数据具有局部异质性的问题。该方法对数据波动较小的区域给予较大的惩罚,而对数据波动较大的区域给予较小的惩罚,从而实现惩罚的局部性。通过模拟的结果可知,当数据具有局部异质性时,构造的新的局部惩罚样条比整体惩罚样条和光滑样条具有更好的拟合效果。
关键词：
方差 局部惩罚样条 异质性
[期刊] 教育研究
[作者]
傅维利
教育中恰当的惩罚对维护教育秩序和促进学生社会化具有不可替代的作用。教育中的惩罚与社会中的惩罚在目的、情感基础、种类和量度等方面存在着明显的差异。在教育中正确地使用惩罚首先要划清正义与权威角色、群体领域与个人领域、过错行为与糟糕结果、故意行为与非故意行为、非遵从行为与故意违规行为等的界线。在教育中执行惩罚要做好奠定情感基础、选择惩罚种类、控制惩罚量度等方面的工作。惩罚中应坚持慎罚、指向过错、及时与坚定、一视同仁、保持关爱等原则,还要从过错行为和过错动机的消减水平两个方面来评估惩罚使用的效果。
关键词：
惩罚 过错行为 奖惩规则
[期刊] 经济问题探索
[作者]
王哲伟
在竞赛理论的研究中,惩罚机制相对于奖励机制来讲受到的关注比较少。本文通过拓展和分析一个经典竞赛模型(Moldovanu and Sela,2001)发现:在一个竞赛者可以自由选择参加与否的竞赛中,如果以最大化总业绩为目标,那么根本不应该引入任何惩罚;如果以最大化最优业绩为目标,那么一定量的惩罚是必须的。除了理论上的贡献以外,本文也结合模型结论对我国教育业及科研创新行业的现实状况进行分析并提出了相关的政策建议。
关键词：
惩罚设计 竞赛理论 中国教育 科研创新
[期刊] 统计研究
[作者]
王斌会
传统的多元统计分析方法,如主成分分析方法和因子分析方法等的共同点是计算样本的均值向量和协方差矩阵,并在这两者的基础上计算其他统计量。当样本数据中没有离群值时,这些方法都能得到优良的结果。但是当样本数据中包括离群值时,计算结果就会很容易受到这些离群值的影响,这是因为传统的均值向量和协方差矩阵都不是稳健的统计量。本文对目前较流行的FAST-MCD方法的算法进行研究,构造了稳健的均值向量和稳健的协方差矩阵,应用到主成分分析中,并针对其不足之处提出改进方法。从模拟和实证的结果来看,改进后的的方法和新的稳健估计量确实能够对离群值起到很好的抵抗作用,大幅度地降低它们对计算结果的影响。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
张宁 赵亮
针对信息披露质量评价中常用的主成分分析方法,本文指出了其计算依赖于样本协方差矩阵,而协方差矩阵的估计容易受到异常值的影响。针对该问题,本文提出了将"稳健协方差方法"引入到信息披露质量评估中,并对2015年部分上市公司的信息披露质量进行了综合分析和对比,展示了新方法的稳健性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 朱建平 王洁丹
基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数...
[期刊] 管理现代化
[作者]
江立成
惩罚是当前我国管理中重要的内容和手段，然而，长期以来由于缺乏对惩罚在管理中作用的专门研究，以致形成惩罚在管理中起“激励”作用的习惯认识。本文分析惩罚在管理中的行为控制作用，提出要正确认识、把握惩罚在管理中的作用，充分、有效地调动人们的积极性，促进我国社会主义建设事业的发展。
关键词：
惩罚 激励 积极性 行为主体 动机
[期刊] 统计研究
[作者]
李扬 曾宪斌
本文针对面板数据模型的惩罚似然变量选择问题,比较研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四种罚函数的渐近性质。模拟结果验证了在面板数据情况下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性质同样成立,且它们在变量选择准确性、参数估计精度和模型预测精度三方面的效果都优于Lasso。为了合理选取调整参数,本文考虑AIC、BIC、GCV、Cp四种准则,通过模拟显示BIC和GCV的表现通常要优于AIC和Cp。作为实证研究,本文在面板数据框架下应用惩罚似然方法对上市公司市盈率影响因素进行选择,以期对股市投资者做出理性投资决策有一定指导价值。
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