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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中 李陈华
在传统预白化HAC法存在有限样本偏差的基础上,提出自回归参数偏差修正法和残差调整法来减少预白化HAC的偏差,从而降低相互独立的平稳过程之间发生伪回归的概率。蒙特卡洛模拟表明,修正的预白化HAC确实减少了伪回归概率,且自回归参数偏差修正法减少的幅度要比残差调整法大得多;相对于同方差情形而言,存在GARCH类异方差的回归中预白化HAC法具有更低的伪回归概率;当数据过程是AR(2)过程时,在持久性相同的情况下预白化HAC法的伪回归概率要低于相应的AR(1)数据过程。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
本文通过频谱分析揭示了预白化ＨＡＣ和参数化ＶＡＲＨＡＣ比非参数ＨＡＣ具有明显优势，并指出传统预白化ＨＡＣ法由于使用了存在有限样本偏差的ＯＬＳ法来估计自回归参数，导致其存在有限样本偏差，由此构造的ｔ统计量具有过度拒绝原假设倾向。为了减少预白化ＨＡＣ的偏差，将ＯＬＳ估计量的线性修正（ＬＢＣ）和非线性修正（ＮＢＣ）嵌入到预白化ＨＡＣ中，研究表明该法能大大减少长期方差的估计偏差，并通过蒙特卡洛模拟证实对预白化ＨＡＣ的修正估计能有效减少平稳过程之间的伪回归概率，从而提高了回归模型统计推断的可靠性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜佃高 张娟娟 葛永慧
建立在稳健估计基础上的稳健回归方法能有效地消除或减弱粗差对回归系数估值的影响。然而,不同稳健估计方法的稳健性不尽相同。文章采用仿真实验的方法,以二元至四元线性回归为例,对13种常用稳健估计方法的稳健性进行比较。
关键词：
多元线性回归 粗差 稳健估计 方法比较
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘宇 葛新权
在质量管理中,怎样理解过程稳定以及怎样判断过程稳定是重要而困难的问题。本文提出了过程稳定新的见解,以及判断过程稳定的时间序列回归法。同时指出了休哈特控制图法的缺陷,并将时间序列回归法用于休哈特控制图解决了这个问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪远征 徐雅静
本文介绍多元平稳时间序列ARIMAX模型的建立方法,并将ARIMAX模型应用于我国第三产业产值、固定资产投资和GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。
关键词：
ARIMAX模型 时间序列 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
在无漂移平稳过程回归中,最近的研究表明传统t检验和经Newey-West修正的t检验具有较高的拒绝率,因此,标准误的不适当估计是产生伪回归的主要原因。本文利用修正的HAC法来估计标准误,且基于该HAC估计所构造的参数t*检验统计量具有不依赖于冗余参数的极限分布。我们通过一系列的蒙特卡罗模拟研究发现,新的t*统计量大大减少了拒绝率;同时发现随着数据过程的持久性增强,传统t检验的拒绝率增加的速度很快,而新的t*检验的拒绝率增加速度很慢,即新统计量对数据过程持久性不敏感,这大大增加了计量经济分析的可靠性。
关键词：
伪回归 HAC估计 蒙特卡罗模拟 拒绝率
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪志红 王志坚 王斌会
时间序列异常值检测是时间序列分析研究中的重要内容，然而，在实际检测中往往存在“遮蔽效应”问题。文章分析了已有研究提出的时间序列TC型异常值检测法的不稳健性，并从两个方面进行改进：第一，建立基于Huber权函数的稳健ARMA模型，得到无干扰AR系数与MA系数；第二，用绝对离差中位数作为残差稳健估计量。通过以上改进得到了TC型异常值稳健检测统计量，并通过模拟对比小样本、中样本、大样本，轻污染、中污染、重污染情形下传统检测法与稳健检测法的检测效力，结果发现：在小样本、轻污染率下，两种检测法相差不大，但随着样本量、污染率的增加，稳健检测法显著优于传统检测法。最后，稳健检测法的优良性在金融市场异常现象检测中得到进一步说明。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏时光
关于预报的研究方法很多,时间序列分析是一个重要的分支。而时间序列分析的理论基础为随机过程的弱平稳随机过程,弱平稳随机过程的时间变化是连续且其谱分析理论在经济预报也占有重要的地位。对于经济活动中非平稳性,可以通过对非平稳过程求若干次差分使其变为弱平稳过程。所以我们还是从研究弱平稳随机过程的方法和其应用出发来讨论。 一、弱平稳(随机)过程
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 张楠溪 朱万闯
非平稳时间序列预测问题一直都是一个难题,文章运用EMD技术将非平稳时间序列分解为一系列的imf和一个残余量。由聚类分析得到若干个cimf,然后通过对每个cimf以及残余量建立神经网络模型进行预测,达到对原时间序列的组合预测。文章的实证结果表明EMD组合预测可以有效解决非平稳的问题,且预测精度达到良好效果。
关键词：
EMD 神经网络 组合预测
[期刊] 统计研究
[作者]
刘汉中
研究表明相互独立的平稳阈值自回归(TAR)模型之间的回归存在伪回归,且伪回归的产生与样本容量和随机干扰项的分布无关。通过一系列的MC模拟,不仅证实了理论结论,而且模拟结果还表明当持久性相同时,两机制TAR回归模型比三机制TAR回归模型具有更大的拒绝率,原因在于两机制TAR下,OLS法估计得到的标准误具有更厚的左尾。此外在模拟中也发现当随机干扰项服从TAR模型时,Newey-West(1987)的一致异方差估计法是不适用的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵兴球
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡林芝 吕王勇
在分析传统时间序列分段检验理论不足的基础上,文章提出了基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法。在对各段均值与协方差函数相等的检验中各构造一个t化极差统计量,减少检验犯第一类错误的概率,从而降低了平稳序列被误判为非平稳的概率,提高了分段检验方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 周孝华 张保帅
文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性。
[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。
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