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[期刊] 统计与决策
[作者]
黄河 潘莹丽
在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中，由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限，以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因，与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时，应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步，数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，数据的维度通常可以达到成百上千维，甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量，并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数，然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值，最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明：所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制，优于传统的LASSO方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘展 郑俊博 刘洋 潘莹丽
大数据下的样本大多为非概率样本,其入样概率未知，同时可能面临着协变量较多甚至是高维的情况，那么如何对这种情况下的非概率样本进行推断值得探索。针对该问题，文章考虑到Model-X Knockoffs的降维特点，提出采用Model-X Knockoffs筛选出重要变量，建立Logistic倾向得分模型来估计非概率样本的入样概率或倾向得分，对总体进行推断，从而提高估计的精度，同时可控制变量选择的错误发现率与功效。模拟与实证研究结果表明：基于Model-X Knockoffs的Logistic倾向得分模型的总体均值估计相比一般的Logistic倾向得分模型和广义线性回归模型的总体均值估计，偏差更小、效率更高、估计效果更好，并且能很好地控制错误发现率的水平，功效值也接近1。
[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]
杜琨 顾桂定 马俊美
本文从风险中性定价的角度出发,给出了在随机波动模型下定价方差互换的一类控制变量,从而大大提高了使用蒙特卡罗方法计算方差互换价格时的效率,并在波动率的平方满足几何布朗运动(GBM)和波动率满足Ornstein-Uhlen-beck(OU)过程这两种随机波动情况下给出了控制变量的具体形式。特别对于GBM型随机波动模型,可以得到一系列控制变量,从而进行多元控制。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
张先治
本文在界定预算、预算控制和预算控制系统的基础上,从集团预算控制系统特点和基于价值的预算控制系统特点两方面,系统论述了基于价值的企业集团预算控制系统的七个子系统的特点,形成了基于价值的企业集团预算控制系统框架。并结合实践,对构建基于价值的企业集团预算控制系统中的难点问题——预算控制变量和预算控制标准的确定程序与方法进行探讨。
关键词：
企业集团 预算控制 控制变量 控制标准
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冷薇 李俊鹏 张崇岐
变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。
关键词：
高维混料模型 变量选择 LASSO
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋瑞琪 朱永忠 王新军
如何在高维数据空间中筛选有用变量,提取有用的信息,是大数据时代研究的热点之一。文章将变量选择的方法应用于高维数据,通过模拟仿真,引进敏感性与特异性,分析比较岭回归、Lasso、自适应Lasso以及Elastic Net回归等方法的适用领域,并指出变量选择方法的应用前景。
关键词：
大数据 系数压缩法 变量选择 高维数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯雅文 王斌会
高维GARCH模型逐渐在金融市场中建立并使用,而高维控制图应用较少,文章首次采用主成分的方法建立高维GARCH控制图,能够有效改善控制图不易识别和保存数据信息量等问题,以美元汇率和股票市场2008-2009年共262个数据为例,建立汇率市场与股票市场的合成控制图,实证表明该控制图能够准确、有效识别异常点,起到监控和预警的作用。
[期刊] 保险研究
[作者]
郭春燕
退保率在寿险精算中是一个需要进行预先假设的重要参数,过高或过低的不合理估计均会给保险公司的运营带来影响。鉴于此,本文尝试基于寿险退保客户的个人特征和保单特征的实务数据,利用生存分析中的Cox比例危险模型及一些预测改进方法,根据不同的数据特点,建立了不同的预测模型,希望对于国内此领域的实务和理论研究有所帮助。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
钱永春 丁洁丽
在许多大型队列研究中,采用节约成本并能提高效率的抽样设计至关重要。基于生存数据的病例队列设计正是这样一种有偏抽样机制。这种抽样设计最大的优点在于:昂贵的关键协变量的采集和测量仅对一个随机抽取的子队列以及子队列之外所有经历了感兴趣事件的病例个体进行。本文研究如何应用Cox模型拟合病例队列研究数据。探讨了两种基于伪似然思想的统计推断方法及其渐近理论。通过模拟研究和实际数据分析研究了病例队列设计相较于传统简单随机抽样设计的高效性,展示了其理论意义和应用价值。
关键词：
病例队列设计 Cox模型 伪似然方法
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
熊亦民 郑智 张伟平
近几年提出的Extremile回归不仅保留了分位数回归通过设定不同的分位点全面掌握数据信息的优点，而且与分位数回归中和Expectile回归相比也有其独特的优势，特别是在风险保护上的优秀表现。本文提出了一种带惩罚的线性Extremile回归模型用以解决高维数据下的变量选择问题，其中惩罚函数是由和惩罚函数组合得到的类弹性网（QEN）惩罚函数，同时给出了解决相关优化问题的EM算法，以及在较为宽松条件下即能成立相关理论性质。在数值模拟中，我们通过与L_0，L_1，L_2和弹性网惩罚函数的比较，展示了类弹性网惩罚函数。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
赵杨 吕文栋
在企业风险管理决策过程中,究竟是公司特质因素更为重要,还是制度环境起决定作用?基于2003~2011年沪深A股302家实施全面风险管理项目公司的数据,采用COX比例风险模型对上述问题行了实证检验。研究发现:第一,在全面风险管理决策过程中,企业特质因素而非监管因素起着主导作用;第二,监管程度的差异影响企业特质因素作用于全面风险管理决策的效果;第三,市场化程度会调节企业特质因素作用于全面风险管理决策的效果,在市场化程度较高的地区,公司特质因素驱动的效果更为显著,而在市场化程度较低的地区,监管驱动的作用更强。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵振鲁
针对我国沪深A股市场中实行ST的上市房地产企业进行实证研究,从企业的盈利水平、营运能力、偿债能力、现金流量状况和公司治理等5个角度综合选取财务指标和非财务指标等23个风险预警变量,运用COX生存模型进行预测,结论表明净资产收益率、投入资本回报率和第一大股东持股比例是保护因素,公司治理中董事长与总经理的两职合一是危险因素。同时结果表明该模型在房地产市场财务风险研究中具有较好的适用性。
关键词：
COX模型 财务风险 房地产 上市公司
[期刊] 林业科学
[作者]
吕嘉莉 涂登云 胡传双 王先菊 王清文 周桥芳
【目的】构建木材控制容积干缩模型，采用X射线法测量木材剖面密度，计算含水率分布，为科研和生产测定木材含水率及其分布提供技术支撑。【方法】将绝干前木材沿厚度方向划分控制容积，引入木材全干干缩率参数并依据木材干缩原理计算绝干后木材控制容积厚度，利用木材剖面密度确定控制容积密度，完整构建求解绝干前木材控制容积含水率计算模型。模型中绝干前木材控制容积含水率、绝干后木材控制容积厚度和密度等变量高度耦合，通过开发迭代算法并在Matlab软件中编制计算程序求解以上变量，该算法以绝干后木材实际厚度为约束条件不断修正木材全干干缩率，有效避免因全干干缩率引入值与真实值偏差带来的计算误差。同时，开展毛白杨木材对流干燥试验，利用本研究方法测算不同干燥阶段木材含水率分布，并与木材实际平均含水率（称重法）以及假设木材厚度方向均匀干缩法测算的含水率分布进行对比分析。【结果】本研究方法测算的木材平均含水率与称重法测量的木材平均含水率非常接近，二者相关系数的平方（R2）在0.999 2以上。本研究方法与均匀干缩法相比，在FSP（纤维饱和点）以上时2种方法测算的木材含水率分布一致；在FSP以下时本研究方法测算的木材含水率在试件表层相对较低、芯层相对较高，芯、表层含水率梯度较大。木材分别干燥45、69和134 h时，本研究方法测算的芯、表层木材含水率差分别为22.61%、15.65%和5.58%，均匀干缩法测算的芯、表层含水率差分别为18.06%、11.51%和4.27%,2种方法的绝对偏差分别为4.55%、4.14%和1.34%，差异较明显。相比均匀干缩法，干燥时间为45、69和134 h时，本研究方法测算的木材含水率分布其精度分别提高3.80%、6.00%和4.04%。【结论】本研究构建的控制容积干缩模型充分考虑含水率分布引起的非均匀干缩，可弥补均匀干缩法假设木材均匀干缩的不足，提高木材含水率分布测算精度，为木材含水率分布的动态检测提供一种有效的技术手段。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李少雄 李本光
文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。
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