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[期刊] 统计与决策  [作者] 李文涛  姜海波  王雪琴  
模型选择是建立时间序列模型的基础。文章将AR模型选择转化为多目标决策问题,并采用熵值法定权进行求解,在此基础上建立了模型选择的多准则方法,从而有效的解决了模型选择问题。该方法还可推广到滑动平均自回归(ARMA)模型的选择,由此提供了一条普遍适用的建模思路。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王周伟  陶志鹏  张元庆  
变量选择直接决定着空间计量经济模型的有效程度与实证研究结果。为有效解决空间自回归模型(即SAR模型)的变量选择问题,本文利用Kullback-Laible信息量最大化,把AIC准则运用到SAR模型构建,推导出Spatial AIC统计量,提出Spatial AIC准则。然后利用统计理论证明Spatial AIC准则选择SAR模型变量的渐近最优性;利用蒙特卡洛模拟方法,比较Spatial AIC准则、经典AIC准则和Lasso方法用于SAR模型变量选择的有限大样本性质;利用空间相关的沪深300成分股股票收益率数据,采用Spatial AIC准则和Lasso方法,分别构建股票收益率财务因素的空间自相关模型,实证比较其相对有效性。三种结果均表明Spatial AIC准则能够更好地解决SAR模型变量选择问题。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 康宁  荆科  
金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征,门限分位数自回归(TQAR)模型能够较好地揭示这一特征。本文研究TQAR模型的预测技术,给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明,与传统的门限均值自回归模型(TAR)和分位数自回归(QAR)模型相比,TQAR模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用TQAR模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明,TQAR模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应,提供比TAR和QAR模型更高的预测精准度,而且能够通过条件密度预测曲线,细致刻画通货膨胀条件分布的...
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 张延群  
全球向量自回归模型(GVAR)是将经典VAR模型加以扩展,使其能够用于分析世界各国或各地区之间经济联系的一种新的模型方法。本文阐述GVAR模型的理论、方法及其在中国经济分析中的应用。基于包含33个国家的GVAR模型,本文实证分析了中国与世界经济的相互影响。通过一般冲击反应函数方法分析中国需求冲击、美国需求冲击、美国债券市场价格和国际油价变动等冲击对中国和其他国家经济增长以及通货膨胀的传导机制、影响强度、持续时间等。结果显示,中国需求冲击对美国、欧元区、日本等主要工业化国家有显著影响,同时中国经济也受到美国债券价格变动较强烈的冲击。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘立祥  
文章通过对因变量有显著作用的变量加入回归方程,而排除一些影响不显著的变量,建立一个"最优"的自变量子集。通过对自变量的选择和逐步回归分析进行详尽的介绍,以期为使用该方法提供借鉴。
[期刊] 统计与决策  [作者] 魏来  刘海涛  付祎  
准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义。COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一。文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题。采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 叶倩婷  龙志和  
本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型,并推导最优权重GMM估计量,对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后,定义对应的FGLS估计量,对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟,验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明,本文提出的最优权重GMM估计量以及总体回归系数的GMM-FGLS估计量有很好的小样本性质。
[期刊] 统计与决策  [作者] 武新乾  张刚  
为了探寻具有非参数趋势的残差自回归模型的较为合适的预测方法,文章考虑了基于多项式样条的两种方法:直接法和两步法,模拟算例表明两步法拟合与预测的均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)都小于直接法拟合与预测的MSE和MAE,此外,还对人民币/美元的日度汇率数据进行了拟合与预测的实证分析,得到了与模拟算例相类似的结果,这说明两步法优于直接法,两步法是一种较好的预测方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 林志华  郭正光  陈镇坤  
文章首先对自回归模型进行贝叶斯分析,并将随机搜索选择变量方法引入模型中,基于经济预警指数数据建立时间序列自回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC算法对模型进行滞后阶数的选择和参数估计。对全系数ARIMA(9,1,0)模型和贝叶斯ARIMA((1,9),1,0)模型的拟合精度和预测效果进行对比。数据分析表明:基于随机搜索变量方法的自回归模型能更准确地对宏观经济预警指数进行预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 武新乾  张刚  
为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小。此外,还利用1980—2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法。进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 王钦秀  黄念诚  
经济计量模型中,经常会碰到异方差问题,传统的检验异方差准则有Goldfcld-Quaudt检验和Glejser检验,它们为解决经济计量模型的异方差问题提供了理论依据和方法步骤,但令人遗憾的是,它们都只适用于具有单一解释变量模型,即双变量模型。为此,许多经济计量学家,例如Henri Theil都在探讨推广的问题,但未获得满意的结果。我们对这一课题也颇感兴趣,并在进行研讨中得到一些结果。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 蒋青嬗  韩兆洲  
变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对ST
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 蒋青嬗  韩兆洲  
变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对STIRPAT模型进行变量选择。研究结果表明人均财富、技术水平、产业结构、所有制结构和产业集聚显著影响碳排放量,城市化、对外开放、能源价格和环境政策对碳排放量无显著影响。
[期刊] 统计与决策  [作者] 瞿慧  杨洋  
文章利用沪深300指数5分钟高频价格估计已实现波动,并提出以过去收益为状态变量,采用logistic函数刻画状态间的转移,构建已实现波动的多状态平滑转移异质自回归(MRST-HAR)模型。滚动窗样本内、外预测性能检验表明,MRST-HAR模型对沪深300指数已实现波动的拟合及预测能力大多超越HAR模型,两种模型预测结果的结合则可以进一步提高预测精度;各状态转移函数都较为平滑而并非阶跃函数,表明通过logistic函数来引入非线性要比结构突变更加合理。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈凤   刘嘉慧  
半参数空间自回归变系数模型因同时考虑了因变量的空间自相关性和回归关系的空间异质性而具有广阔的应用前景。文章针对此模型,基于轮廓拟极大似然估计,提出了常值系数和局部系数的显著性检验方法,以辨识模型中的零值系数,从而更深入地理解回归关系的变化特征;同时,也给出了局部检验可能涉及的多重检验的解决方法。模拟实验验证了所提检验方法的有效性,而基于美国波士顿房屋价格数据的实证分析验证了检验方法的应用效果。
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