- 年份
- 2024(2356)
- 2023(3286)
- 2022(2845)
- 2021(2698)
- 2020(2459)
- 2019(5602)
- 2018(5505)
- 2017(9851)
- 2016(5465)
- 2015(5851)
- 2014(5557)
- 2013(5301)
- 2012(4985)
- 2011(4357)
- 2010(4161)
- 2009(3711)
- 2008(3585)
- 2007(3119)
- 2006(2663)
- 2005(2411)
- 学科
- 济(20782)
- 经济(20766)
- 管理(13008)
- 方法(11700)
- 业(11530)
- 数学(10468)
- 数学方法(10200)
- 企(9038)
- 企业(9038)
- 学(5731)
- 财(5526)
- 中国(5380)
- 农(4415)
- 业经(3894)
- 务(3289)
- 财务(3278)
- 财务管理(3268)
- 农业(3228)
- 地方(3152)
- 企业财务(3126)
- 贸(3102)
- 贸易(3099)
- 制(3050)
- 易(3021)
- 和(2890)
- 理论(2859)
- 技术(2857)
- 银(2832)
- 融(2827)
- 金融(2827)
- 机构
- 大学(72658)
- 学院(69588)
- 济(27024)
- 经济(26453)
- 研究(26180)
- 管理(25551)
- 理学(22133)
- 理学院(21832)
- 管理学(21045)
- 管理学院(20916)
- 中国(20273)
- 科学(18258)
- 京(16661)
- 所(13932)
- 农(13788)
- 业大(13000)
- 研究所(12852)
- 财(12587)
- 中心(12352)
- 农业(10951)
- 北京(10692)
- 江(10134)
- 财经(10038)
- 院(9988)
- 经(9239)
- 范(8903)
- 经济学(8830)
- 师范(8804)
- 省(8257)
- 州(8093)
- 基金
- 项目(51568)
- 科学(40033)
- 基金(38355)
- 家(35381)
- 国家(35154)
- 研究(33791)
- 科学基金(29410)
- 社会(21065)
- 自然(20387)
- 社会科(20133)
- 社会科学(20128)
- 自然科(19966)
- 自然科学(19961)
- 自然科学基金(19573)
- 基金项目(19460)
- 省(18845)
- 划(16946)
- 资助(16644)
- 教育(15243)
- 编号(13033)
- 重点(11886)
- 部(11012)
- 计划(10760)
- 成果(10757)
- 科研(10679)
- 创(10304)
- 发(10303)
- 创新(9666)
- 国家社会(9577)
- 科技(9357)
共检索到105849条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
陶长琪 徐玉婷
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布（ALD）之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征，导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷，本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂（AEP）分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法，对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进，形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法，并将该方法首次应用于面板数据中。同时，为检验AEP方法的有效性，本文将该方法与基于偏指数幂（SEP）分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示，AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响，性能更稳定。并且，在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下，该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后，选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象，运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计，进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
唐礼智 李雨佳 赵力静
本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王天颖 杨亚琦 田茂再
在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Ak
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王天颖 杨亚琦 田茂再
在带有罚函数的变量选择中,调节参数的选择是一个关键性问题,但遗憾的是,在大多数文献中,调节参数选择的方法较为模糊,多凭经验,缺乏系统的理论方法。本文基于含随机效应的面板数据模型,提出分位回归中适应性LASSO调节参数的选择标准惩罚交叉验证准则(PCV),并讨论比较了该准则与其他选择调节参数的准则的效果。通过对不同分位点进行模拟,我们发现当残差ε来自尖峰分布和厚尾分布时,该准则能更好地估计模型参数,尤其对于高分位点和低分位点而言.选取其他分位点时,PCV的效果虽稍逊色于Schwarz信息准则,但明显优于Akaike信息准则和交叉验证准则。且在选择变量的准确性方面,该准则比Schwarz信息准则、Akaike信息准则等更加有效。文章最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,展示了惩罚交叉验证准则的性能,得到了在不同分位点处宏观经济指标之间的回归关系。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗幼喜 田茂再
文章讨论了含有固定效应的面板数据模型,给出了3种估计未知参数的分位回归方法,蒙特卡洛模拟结果显示这些分位回归方法是处理面板数据的有效手段,且在误差非正态时优于均值回归方法。文章最后给出了一个真实数据的建模案例,得到了有利于决策的有用参考信息。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法。文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒婷 罗幼喜 胡超竹 李翰芳
在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中，通常包含大量截尾数据，若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型，参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂，造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时，在高维情形下，由于受大量未知随机效应的干扰，固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题，文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法，主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中，构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明，新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱利荣 胡超竹 罗幼喜
针对含个体效应的面板数据模型，文章提出了一种带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法来估计回归系数。通过对模型两边左乘一个合适的幂等矩阵有效地消除了个体效应的影响，并使用MM算法迭代求解未知参数，用SIC准则对惩罚参数进行选取。同时，利用蒙特卡洛方法模拟了在不同误差和不同稀疏模型下回归系数的估计和选择情况，并与最小二乘回归、中位回归、复合分位回归估计结果进行对比，最后用实例数据进行验证。结果表明：带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够对回归系数进行精确估计，且其在稀疏模型上相比稠密模型具有更好的表现。在变量选择问题上，带Adaptive Lasso惩罚的复合分位回归方法能够很好地排除无关解释变量的影响。
[期刊] 统计研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩。通过对固定和随机效应分别引入不同形式的条件Laplace先验,构造了一种与Group Lasso-Lasso惩罚相等价的贝叶斯双惩罚分位回归估计方法。通过设计切片Gibbs抽样算法,快速有效地解决了模型参数估计问题。计算机模拟显示,该方法不仅能对固定和随机效应参数进行精确估计,而且能对模型中真实包含的固定和随机效应进行自动选择。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李素芳 张虎 吴芳
针对传统面板协整检验在建模过程中易受异常值影响以及其原假设设置的主观选择问题,本文利用动态公共因子刻画面板数据潜在的截面相关结构,提出基于动态因子的截面相关结构的贝叶斯分位面板协整检验,结合各个主要分位数水平下参数的条件后验分布,设计结合卡尔曼滤波的Gibbs抽样算法,进行贝叶斯分位面板协整检验;并进行Monte Carlo仿真实验验证贝叶斯分位面板协整检验的可行性与有效性。同时,采用中国各省金融发展和经济增长的面板数据进行实证研究,结果发现在各主要分位数水平下中国金融发展和经济增长之间具有协整关系。研究结果表明:贝叶斯分位面板协整检验方法避免了传统面板数据协整方法由于原假设设置不同而发生误判的问题,克服了异常值的影响,能够提供全面准确的模型参数估计和协整检验结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨亮 孟生旺
研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
零膨胀 贝叶斯 损失次数 分位回归
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
