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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙燕
不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。
[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] 统计与决策
[作者]
刘丹 郑少智
文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。
[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] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
侯汉坡 张璐璐
技术并购已成为国内外企业获取先进技术和实现技术创新的主要手段之一,也日益成为相关学者研究的热点。本文针对并购企业对象的选择问题,对影响企业技术并购对象选择的因素进行分析,从核心技术及研发能力、技术的市场匹配性、技术与企业的融合度、企业文化、人力资源等五个方面构建了并购对象选择指标体系,通过对模糊积分的改进,构建基于改进模糊积分评价方法的技术并购对象选择模型,并通过算例来验证建立模型的科学性,最后对技术并购对象选择进行分类研究,对不同的技术并购类型如何筛选和寻找适合的技术并购对象提出一些建议,以期为实现企业
关键词：
技术并购 模糊积分 对象选择 模型
[期刊] 统计研究
[作者]
韩猛 白仲林
门限因子模型设定载荷具有阈值型区制转换结构,可以同时刻画高维时间序列的共变性和区制转换特征。针对高维门限因子模型,本文基于自适应组LASSO技术给出了一种一致模型选择过程。这一模型选择过程将因子个数设定、门限效应推断纳入统一的分析框架,不仅解决了模型选择的一致性问题,还同时实现了模型选择误差的统一控制,这对于高维门限因子模型而言是非常重要的。理论研究和随机模拟结论表明本文给出的一致模型选择过程具有良好的大样本性质和有限样本表现。最后,本文将门限因子模型应用于我国金融市场分析,实证结果进一步验证了本文理论的有效性。
关键词：
一致模型选择 门限因子模型 收缩估计
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯登超 杨兆选 乔晓军
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方彤 苏治
研究目标:在多变量混频GARCH模型中实现低频变量选择。研究方法:构建基于线性波动率预测模型的混频GARCH模型长期波动成分,在对数似然函数中引入LASSO惩罚项,使用多种优化算法实现惩罚似然函数估计并对算法效率进行模拟和评估。研究发现:无权重函数约束的多变量混频GARCH模型在变量选择上较好克服了变量非标准化、参数跳跃和权重参数不可识别问题;单纯形法在较小样本量和较少变量数量时提升了变量选择能力和精度,是BFGS的最优替代算法。研究创新:构建并扩展了多变量混频GARCH模型变量选择,给出性质证明和数值模拟,评估并得出模型估计的算法应用条件。研究价值:给出新的多变量混频GARCH模型变量选择设定,为研究金融市场波动预测性提供新思路。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
董鹤云 张健 刘庆 杨健 唐易木
本文立足于新一轮电力体制改革的实践，针对输配电价格独立核定过程的相关需求，构建了基于投资成效评价模型的输配电有效资产核定方法。通过对运营中输配电工程的投资成效进行多元主体评价，明确其资产的有效性，以此为依据核定该工程资产计入输配电有效资产的数额。Ｃｈｏｑｕｅｔ积分方法被用于投资成效评价模型的构建，旨在消除指标间及多元评价主体间的相关性，增强评价结果的客观性。该研究成果旨在为输配电价单独核定的推进提供参考，并引导输配电企业理性投资，有效抑制＂Ａ－Ｊ效应＂的产生。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
黄雅丹 陆晓骏 张大力
Lasso和自适应Lasso在数据滚动预测过程中压缩保留的自变量不一致，导致生产决策者需要花费时间精力快速根据变化的相关关系做出策略调整。这篇文章首次提出了一类衡量模型一致性的指标，并提出了一种具有历史记忆性的自适应Lasso预测模型权重构造方法，以保证改进的自适应Lasso模型在数据滚动预测过程中的模型一致性。采用蒙特卡洛仿真技术，比较了Lasso、自适应Lasso以及新方法(IA Lasso)在不同残差分布和系数初始估计方法下的模型表现差异。数值结果说明了IA Lasso在预测性能、Oracle性质以及模型一致性上的优良表现。最后将三类Lasso模型应用到我国主机厂车型实际产量预测中，实证结果表明，IA Lasso模型一致性最高且预测效果最佳，决策者可以依据IA Lasso长期关注固定的相关车型。
[期刊] 统计研究
[作者]
斯介生 李扬 谢邦昌
在大数据时代,数据的异质性和变量的稀疏性是不可回避的两大问题。本文针对上述问题构建了异质性Logit变量选择模型。研究显示,在不同的异质性条件下,本文的方法可以明显区分有效变量和冗余变量。而且,通过Gmeans等评价指标可知该模型具有很好的预测效果。在对上市公司财务预警分析的应用研究中,本文方法得到了具有解释意义的结果,说明该方法具有一定的实证价值。
关键词：
异质性 变量选择 财务预警
[期刊] 征信
[作者]
李战江 廖湘黔
缓解融资难融资贵问题是实现家庭农牧场可持续发展的关键，而构建家庭农牧场信用评级体系是解决该难题的基础。针对家庭农牧场信用风险评估中样本数据指标多、噪声复杂、非线性乃至高维度等问题，以内蒙古自治区12个盟市500个家庭农牧场为信用评价对象，将XGBoost算法、随机森林算法、模糊积分模型进行组合，构建了改进的随机森林—模糊积分模型，对家庭农牧场进行信用评级。分析结果表明：运用改进的随机森林—模糊积分模型对家庭农牧场进行信用评级的准确率、精确率、召回率、F1分数更高。
[期刊] 征信
[作者]
李战江 廖湘黔
缓解融资难融资贵问题是实现家庭农牧场可持续发展的关键，而构建家庭农牧场信用评级体系是解决该难题的基础。针对家庭农牧场信用风险评估中样本数据指标多、噪声复杂、非线性乃至高维度等问题，以内蒙古自治区12个盟市500个家庭农牧场为信用评价对象，将XGBoost算法、随机森林算法、模糊积分模型进行组合，构建了改进的随机森林—模糊积分模型，对家庭农牧场进行信用评级。分析结果表明：运用改进的随机森林—模糊积分模型对家庭农牧场进行信用评级的准确率、精确率、召回率、F1分数更高。
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