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[期刊] 商业经济与管理
[作者]
谢邦昌 秦磊
当时间序列中包含异常值时,L1和L2规则化趋势滤波不能有效地从中提取趋势成分,因此,文章从稳健性角度出发,用Huber损失函数替代最小二乘损失函数,使用凸优化方法进行求解,得到L1和L2规则化趋势滤波的稳健估计。模拟分析显示,稳健估计量可以很好地抵制异常值的干扰。这种方法可以运用在异常值较多的金融数据中,得到市场趋势的稳健估计。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
Huber损失函数是稳健回归中的经典方法,Berhu罚函数是L1和L2罚函数的集成。为了从异常值较多的时间序列中提取趋势项,本文结合Huber损失函数和Berhu罚函数,提出一种L1和L2规则化趋势滤波的稳健集成方法,该方法对异常值的干扰不敏感,同时吸收了L1和L2罚函数的优点。模拟数据的分析显示,当时间序列存在异常值,而且内在趋势情况未知时,稳健集成方法是一种很好的折中,可以给出较好的估计结果。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
秦磊 谢邦昌
含有L_q罚函数的线性回归可以进行变量选择或者系数缩减,利用Lq罚函数的这种性质,可将H-P滤波和L_1趋势滤波推广为L_q规则化趋势滤波。在内在趋势是分段线性趋势(01)两种假设下,使用LLA方法和凸优化技术进行估计,提出修正的GCV准则进行调整参数选择。数值分析显示,在不同的假设下,本文提出的方法优于H-P滤波和L_1趋势滤波。该方法可以有效地提取时间序列的内在趋势,也可以扩展得到其他形式的解,在时间序列分析中有重要的意义。
关键词：
趋势滤波 规则化方法 L_q罚函数
[期刊] 林业科学
[作者]
潘虹 卢军 雷相东 郭旭展 姚建峰 唐守正
【目的】研究卡尔曼滤波在针刺仪抗钻阻力值序列中的应用,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器估计树木年龄,为活立木年龄估计提供方法和依据。【方法】以山西省羊圈沟林场华北落叶松为研究对象,使用针刺仪在同一水平位置不同方向钻入华北落叶松获取323组抗钻阻力值序列作为研究样本,在针刺位置5 cm内截取104个圆盘作为参考样本。将卡尔曼滤波器理论应用于针刺仪,通过分析滤波器的性质,简化参数,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器。以针刺仪钻入华北落叶松获得的抗钻阻力值作为平稳卡尔曼滤波器的输入,以最小均方误差为最佳准则的最优估计值序列作为输出,根据最优估计值序列的波峰波谷数估计树木年龄,并将平稳卡尔曼滤波算法估计的树木年龄和针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄分别与相应的圆盘年轮数进行成对数据t-检验。【结果】针刺仪平稳卡尔曼滤波器缩减初始参数数量,使得抗钻阻力的最优估计值序列只依赖于参数Rat值的选取。将323组活立木抗钻阻力值序列经过针刺仪平稳卡尔曼滤波器,依据相应活立木胸径大小选择恰当的参数Rat值可以得到较好去噪效果,算法估计树木年龄与实际树木年龄比较接近。算法估计树木年龄相对误差分布大多集中在-10%～10%之间,最小相对误差为0%,最大相对误差为25.69%,平均相对误差为0.75%,经成对数据t-检验后t为-0.468 16,算法估计树木年龄均值与实际树木年龄均值之间无显著差异。而针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄结果相对误差较大,大多集中在-20%～-60%之间,最小相对误差为-7.69%,最大相对误差为-84.78%,平均相对误差为-40.49%,与实际树木年龄进行成对数据t-检验后t为20.245,差异显著。【结论】针刺仪平稳卡尔曼滤波器应用于针刺仪抗钻阻力值序列能够较准确估计华北落叶松年龄,优于针刺仪自带DECOM软件自动判定结果,具有微损、操作快、测量精度高等特点,可为华北落叶松年龄估计提供一种有效途径。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈学华 韩兆洲
本文采用状态空间表示式,提出了一个具有时变的系统风险系数β的条件CAPM,然后利用卡尔曼滤波递归算法来估计时变β系数,最后通过夏普的对角线模型计算投资组合的VaR并进行返回检验。结果表明,该模型能够捕捉到金融市场的波动,而且对计算起到简化作用,特别适合对大投资组合的VaR估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕萍
小域估计问题是抽样调查的热点问题之一,其主流发展方向是基于模型的估计方法。但是,这种方法依赖于模型的假定,若调查数据满足模型的假定条件,估计的效果会非常好;反之,无法得到有效的估计量。文章利用Box-Cox变换和抽样设计权数得到小域的双重稳健估计量;并通过模拟例子,说明这种方法是一种双重稳健的小域方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨建辉 张然欣
在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高。为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见。文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测。并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王书涵 张晓丽 朱程浩 瞿帅
林分密度对林分生长有很重要的影响,既是生态学中重要的研究内容,也是林分因子调查的重要参数之一。采用快鸟影像的全色波段利用局部最大值滤波方法提取了研究区的林分密度。采用了皮尔森相关系数衡量了实际林分密度同树冠点数量之间的相关性,重点探讨了3×3,5×5,7×7(以像素为单位)等3种不同窗口大小及不同的归一化植被指数(I_(NDVI))阈值对提取树冠点数量的影响,选择出最佳的窗口和INDVI滤值的组合,并建立线性回归模型,将整个研究区划分成样地大小的格网,统计格网中光谱最大值点的数量并转换成林分密度栅格图层,
[期刊] 财经科学
[作者]
石柱鲜 孙皓 宋平平
本文利用HPMV滤波对我国的自然失业率进行估计,并且应用自然失业率对我国通货膨胀的特征进行分析。研究结果表明,我国自然失业率的波动性明显逐渐变小,实际失业率与自然失业率的变动趋势基本一致;我国通货膨胀的适度区间约为2.9247—5.7369%;我国通货膨胀对负向实际失业率缺口的反应强于其对正向实际失业率缺口的反应,具有非对称性。
关键词：
自然失业率 通货膨胀 HPMV滤波
[期刊] 统计研究
[作者]
刘建平 陈光慧
针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题,本文引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况,建立了连续性抽样调查下的状态空间模型,利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息,给出了精度更高的估计量,从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴珊 吴雨晨 侯本伟 韩宏泉
节点用水量的动态估计是供水管网水力模型动态更新的主要工作,以扩展Kalman滤波(EKF)为代表的数据同化方法已被应用于管网水力模型参数动态校核和估计中,但现有研究未考虑用户节点24 h用水模式对节点用水量估计的影响。该文研究了节点用水模式先验信息对EKF方法节点用水量动态估计结果的影响。根据用户24 h的用水模式和t时刻用水量估计值预测t+1时刻节点用水量,并采用t+1时刻管网测量数据校正t+1时刻节点用水量预测值。案例管网的应用结果表明:与现有研究中应用的EKF方法相比,考虑用水模式的扩展Kalman滤波(IEKF)方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了15.93%,节点用水量时变曲线的Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数值提高了0.40,且2种方法的计算时间相近;与推断测量Kalman滤波(IMKF)相比, IEKF方法对应的用水量估计平均绝对百分比误差降低了12.20%,节点用水量时变曲线的NSE系数值提高了0.35,计算时间缩短了99.8%。在节点用水量估计问题中,考虑用水模式可以显著提高EKF方法的计算精度。
[期刊] 统计研究
[作者]
卢二坡 黄炳艺
政府统计数据质量是当前各界关注的热点问题,如何采用严谨的诊断方法,对我国统计数据进行科学的评估具有重要的现实意义。稳健回归方法可使求出的回归估计不受异常值的强烈影响,并且能更好地识别异常点。本文首次运用基于稳健MM估计的异常值诊断方法,在生产函数模型的框架下,分别使用两种不同的劳动投入数据,对改革开放以来我国GDP数据质量进行了评估。结果表明,基于稳健MM估计的异常值诊断方法可有效地解决传统方法容易出现的多个异常点的掩盖现象,改革以来我国的GDP数据是相对可靠的。
关键词：
统计数据质量 稳健MM估计 异常值诊断
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
谢振中
针对单指数投资组合模型,用稳健的M估计去估计模型参数,减少了样本数据异常值对模型的影响,并对沪市权重股进行了实证检验,得到了投资组合的有效前沿。
关键词：
单指数模型 稳健M估计 异常值 有效前沿
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
梁长秀 冯仲科 郎南军 黄华国 周科亮
该文指出 :以往森林经理调查中 ,航片判读小班蓄积与地面实测蓄积之间的统计关系多建立在经典的最小二乘原理之基础上 .当调查数据中不含有粗差时 ,最小二乘估计可以得到较好的结果 .然而 ,由于各种因素的影响 ,观测成果中总会含有粗差 .利用稳健估计 ,可以使含有粗差的观测成果得到较为理想的估计值 .该文通过稳健估计的原理介绍和算法推证 ,以及三个实例分析 ,证明了稳健估计原理可使森林调查得到更好的结果
关键词：
最小二乘估计 森林调查 稳健估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
彭非 张长 易丹辉
处理效应用于分析处理变量对结果变量的影响,由于个体间异质性的存在,处理变量对不同个体的影响可能不同,研究异质性处理效应有其现实意义。生存时间是一类重要的结果变量,估计生存结果下的异质性处理效应需要平衡不同处理水平上删失比例的差异。Simoneau等(2020)~([1])提出了估计生存结果下二值处理效应的加权最小二乘法,本文将这一方法拓展到多值处理效应的估计中。首先定义了多值处理变量的对比函数用于比较个体接受不同处理后平均结果的差异,然后基于倾向得分和删失逆概率构造权重,对观测数据进行加权,用加权最小二乘法估计参数。该方法具有以下特点:(1)无需指定对照处理;(2)不依赖独立删失的假设;(3)双稳健性一当结果回归模型和权重模型有一个正确时,异质性处理效应的估计是一致的。模拟研究的结果表明,和现有方法相比,本文提出的方法在处理效应估计上具有更小的偏差,在个体最优处理水平的估计上则有更高的准确率。最后,通过Ⅰ型人类免疫缺陷病毒(HIV-Ⅰ)感染者的治疗数据说明该方法的有效性。
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