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[期刊] 统计与决策
[作者]
高妍南 周生彬 黄叶金 白世贞
文章提出一种两阶段二次判别分析建模方法，该方法将高维协方差阵的估计转化为低维矩阵的估计问题，从而有效解决了超高维二次判别分析计算量大的问题。数值模拟和实际数据分析结果表明，在有限样本情形下，两阶段估计方法在变量选择和分类误差率方面的性能更好。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
尹祺 束磊
研究了在高维环境下的可解释分类问题，即特征的数量p非常大，而观测的数量是有限的。这种高维情况广泛存在于生物学、工程学和社会科学等领域。线性判别分析（LDA）是解决这一可解释分类问题的典型方法。然而，在高维情况下，LDA是不适合的，原因有二。首先，组内协方差矩阵的标准估计是奇异的；因此，不能使用传统的判别规则。第二，当p很大时，由于涉及p个特征，从LDA得到的分类规则是很难解释的。在这种情况下，受最优子集选择的原始-对偶活跃集算法的启发，我们提出了一种基于?0约束的稀疏线性判别分析方法，该方法在进行线性判别分析时施加了一个稀疏性标准，使分类和特征选择同时进行。在模拟和真实数据上的数值结果表明，与现有的替代方法相比，我们的方法取得了有竞争力的结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
刘汉中
研究目标:在许多工具变量尤其是弱工具变量的情况下,为了减少传统2SLS的有限样本偏差,本文基于主成分思想提出新的PC-2SLS参数估计方法,并探讨其适用性。研究方法:从理论上分析新方法满足一致性和渐近有效性的条件,并通过一系列的蒙特卡罗模拟揭示其有限样本性质。研究发现:新方法明显降低参数估计的偏差,但同时具有比传统2SLS法更大的方差;在许多弱工具变量情况下新方法表现稳健,且比Bai和Ng (2010)的因子分析法具有明显优势;能有效减少附带参数问题所带来的影响,更能获得拟合值X的一致估计。研究创新:将主成分思想应用于工具变量集,减少了工具变量的维数,能降低参数估计的偏差。研究价值:通过主成分分析法构建了一个比传统2SLS估计具有明显优势的参数估计方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姬楠楠 马江洪
为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析。为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题。实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率。
[期刊] 统计研究
[作者]
马键 王美今
最近实证博弈研究的迅速发展为市场中的策略互动、政策分析和反事实实验提供了有效的工具。本文提出一种估计不完全信息连续策略博弈的两阶段方法,它可以处理私有信息的影响。第一阶段通过非参数分位数回归估计局中人的策略与期望支付函数;第二阶段利用贝叶斯—纳什均衡不等式构造模拟最小距离估计量,最终获得结构参数的估计。数值模拟显示本方法有良好的小样本表现。与现有文献的嵌套固定点方法相比,本方法不需计算均衡,极大降低了计算量,并减轻了多重均衡的干扰。本方法既可以用于估计离散状态博弈,也适用于连续状态博弈。
[期刊] 统计与决策
[作者]
言方荣
临床试验的主要目的是在给定的一些可能有效的治疗中找到一个最佳治疗,并证明所找到的最佳治疗相对于试验控制组的优效性。文章探讨了自适应两阶段试验设计及其在临床Ⅱ/Ⅲ期中的应用,并证明了一些性质。通过计算机模拟给出了有效性检验的临界值与样本容量的关系,指出自适应两阶段试验所需的样本容量比传统的试验设计方法更少,有较高的伦理学价值和经济学价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵 刘恒
提出了根据距离之差的时序数据的趋势特征来考虑进行面板数据的判别分析,给出了重复观察的各时点间隔相同的情况时两总体的面板数据距离判别规则,并给出了距离之差的时序数据趋势特征的检验方法,最后分析了重复观察的各时点间隔并不相同时的距离判别分析方法。
关键词：
面板数据 距离判别分析 时间序列趋势
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周颖颖 秦学志 王玥
应用我国金融市场数据估计信用风险强度模型参数时,常遇到由小样本而导致的偏差问题,对此本文提出了两阶段MCMC参数估计方法:第一阶段用Lee和Mykland的跳辨识方法估计跳跃项参数;第二阶段用MC-MC方法估计扩散和漂移项参数。误差分析的结果表明两阶段MCMC方法小样本下信用风险模型参数估计的效果要明显好于单纯的MCMC方法。作为应用,采用我国第一支个人住房抵押贷款支持证券"建元2005-1"的违约和提前还款数据,估计了信用风险强度模型的参数。
[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] 统计与决策
[作者]
徐少锋
随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立,商业银行等金融机构不断扩大信用规模,同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估,是一种有效的信用风险管理方法。本文以FISHER判别分析为出发点,对个人信用进行实证评估,探讨了该法的现实有效性。
关键词：
FISHER判别分析 个人信用评估
[期刊] 统计与决策
[作者]
任志娟
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭小智 吴和成
Bayes判别法是判别分析中一种常用的重要判别方法,其理论和应用发展得到了不断的拓展,但是在确定总体分布时,普遍的做法仍是假设总体服从某种分布,仅仅是分布中有未知参数,通过样本可以估计其中的参数,再结合先验概率,即可得到判别函数。这种方法计算简便,但在假设总体分布时,未必准确、客观,且稳定性差。文章利用非参数方法,通过样本先估计出总体分布,再由分布计算相应的判别函数,从而推广了现有的Bayes判别分析方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张华平
文章主要分析如何根据新样品的P维指标值x=(x1,x2,...,xp),对该样品的组别归属进行判别。每一组(亦称类或总体)中所有样品的p维指标值x构成了该组的一个p元总体分布,我们主要从各组的总体分布或其分布特征出发来判断新样品x是来自哪一组的。并把距离判别、贝叶斯判别和费希尔判别等的判别分析方法放在一起进行分析。
关键词：
距离判别 贝叶斯判别 费希尔判别
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