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[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
高维稀疏建模是当前统计学与计量经济学的理论前沿,是一种处理大数据的统计分析方法,在经济与金融领域有着广泛的应用前景。本文探讨了高维数据与高维模型给传统方法带来的挑战,并梳理了稀疏建模的发展、选择机制的作用及惩罚函数方法的理论性质。在实证方面,本文利用高维稀疏VAR模型研究了35个大中城市住宅销售价格的预测问题。相比传统的VAR模型与低维的动态面板数据模型,高维稀疏VAR模型的结构更加精简,能够捕捉重要解释变量与经济信息,预测效果更优。
[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]
薛娇 傅德印 高海燕 韩海波
稀疏惩罚分位数回归是高维数据分析中进行变量选择和稳健估计的重要工具。对于具有分组解释变量的问题，期望达到组内和组间稀疏的理想效果，但是许多现有方法未能实现这一目标。文章将自适应Lasso和自适应Group Lasso相结合，构建了一种自适应稀疏Group Lasso惩罚分位数回归（Q-AdSGL）模型，给出了基于ADMM算法的模型求解方法，并讨论了估计量的Oracle性质。通过Monte Carlo模拟研究和实例分析证明了所提模型和算法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵为华 王玲 张日权
本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的“Spikeand-Slab”先验,得到了Gibbs后验抽样算法。数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性。
[期刊] 财贸研究
[作者]
刘静 余琴 吴捷 李阳
采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型，并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明：从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题，从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例，利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现：此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络，对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张陶陶 胡亚南 李扬 田茂再
文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用。将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标。
关键词：
稀疏聚类 高维数据 聚类 特征选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
张陶陶 胡亚南 李扬 田茂再
文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用。将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标。
关键词：
稀疏聚类 高维数据 聚类 特征选择
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡亚南 王金天 田茂再
考虑高维空间数据的截面相依性、异质性、非线性等特征,本文提出部分线性可加的空间分位回归模型,其优势在于:(1)设定部分线性可加的结构,形式更加灵活,能够刻画变量间的非线性关系;(2)基于分位回归视角,考察在不同分位水平下协变量对响应变量的影响,能够获得更加全面的信息;(3)在不同分位水平下,允许不同的稀疏性,避免高维灾难,具有优良的可解释性和稳健性。针对模型中的内生性、非线性以及冗余变量等问题,本文利用特征向量空间滤波、B样条基函数展开、group SCAD惩罚等技术,提出有效的估计程序。数值模拟考虑不同的模型设定,展示了本文提出方法的有效性。最后,利用部分线性可加的空间分位回归模型研究县域情形下食物选择条件对当地居民健康状况的影响。
[期刊] 林业科学
[作者]
曾伟生 骆期邦 贺东北
以加权回归估计方法为核心 ,对林业上常用模型的异方差性进行了研究 ,提出了能彻底消除异方差的最佳权函数。并对模型的评价指标进行了探讨 ,提出了评价通用性回归模型的 3大指标 ,并分析了加权回归估计与这些评价指标之间的关系。最后对样本资料的收集进行了讨论 ,提出了收集建模样本应遵循的基本原则。
关键词：
加权回归 建模 异方差 模型评价
[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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