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43 个结果
  • 简介:把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中,建立上海股市收益率的条件分位数回模型,描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型,并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR,并与直接由分位数回模型预测的结果进行比较。结果表明:两种方法得到的结果变化趋势都是一致的,由外推法预测的结果相对小一些。

  • 标签: 分位数回归 极端分位数 VAR
  • 简介:本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。

  • 标签: 部分变系数模型 分位数回归 支持向量机分位数回归 迭代加权最小二乘 超参数选择
  • 简介:参数可加ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论。参数可加ACD模型估计出来的各个可加部分图形的形状对于正确设定参数ACD模型具有一定的指导作用。

  • 标签: 非参数可加ACD模型 非参数估计 模型形式设定
  • 简介:基于三种退势方法较详细研究了方差比检验在非对称单位根检验中的适用性,并通过MC模拟揭示了其检验势性质。结果表明:在不含趋势项的TAR下,两机制TAR数据落在第一机制的比率是影响方差比检验势的重要因素,且比率越高检验势也越高;三机制TAR中落在中间机制的数据比率会影响检验势,随着比率增加检验势呈下降趋势,但程度不大。在含趋势的TAR下,由于趋势项在数据生成过程中具有支配作用,各种检验势会随着趋势设定的不同而不同。数据在不同机制之间的转换概率越高,则ROLS和RDM退势较OLS退势具有明显优势。

  • 标签: 非对称单位根检验 方差比检验 ROLS和RDM退势 检验势
  • 简介:X^2检验在参数检验和非参数检验有着广泛的应用,但在教学和科研中,我们发现X^2检验应用功能被扩大化了,教学和科研人员往往忽略了使用X^2检验的前提条件和应用的局限性。本文着重讨论X^2检验在非参数检验中的两个比较严重的局限性问题,并提出了相应的解决方法.以期提高统计方法应用的准确性.

  • 标签: X^2检验 Pearson列联系数 问题探讨 局限性
  • 简介:根据中国股市非市场化特点与股权分置改革的影响等问题,在股票市场价格严重失真情况下,运用参数核估计方法,拟合了股市的理论收益率指标,通过对比股市实际收益率指标显著性偏离关系,提出了中国股市风险理论的独特含义与计量方法。实证显示:参数核估计能够很好估计股市理论收益率指标,准确地计量中国股市风险动态变化情况。

  • 标签: 股市风险 理论收益率 非参数核估计 置信区间 区域监管机制
  • 简介:本文利用参数统计分析方法,就世界500强企业平均发展水平以及中国、美国及日本三国公司之间的差异进行比较分析,包括美国与日本公司平均年营业收入水平的比较分析和年营业收入分散程度的比较分析:美国、日本、中国三国公司年营业收入平均水平的比较分析及趋势分析等。在此基础上。分析了中国企业与美日企业存在差异的现状,提出如何缩小差异的思路。

  • 标签: 世界500强 非参数统计 比较分析
  • 简介:<正>由于工作关系,从乡统计站到县、地区统计局我接触过很多同志,耳闻目睹了许多平凡的统计人轶事。他们真的是太平凡了,他们大多不属于社会的新潮一族,他们待人接物的态度也平淡得很,象一股轻烟,即使没有风也将倾刻散尽,以致我时常想为他们塑一座群像,竟至于抓不着主题而只得作罢。

  • 标签: 回归线 统计人 数字 统计员 接物 轻烟
  • 简介:用收益现值法来评估无形资产的关键是确定各参数,而各参数的确定目前仍没有统一的标准和方法。本文提出了借助德尔菲待为确定收益现值法各参数的新思路。

  • 标签: 无形资产 评估 收益现值法 参数 剩余寿命期
  • 简介:文章对现行统计基础课程中回归分析的教学内容进行了讨论,提出了改革的设想,并介绍了瘭统计方法--LOESS(局部架以回归法)方法。

  • 标签: 统计学 回归分析 散点图 LOESS 教学改革
  • 简介:回归分析方法是计量经济学的重要分析方法。传统上的回归分析是用代数等式和矩阵形式表述的。然而从欧氏几何的角度分析回归分析的主要概念、结论,如OLS估计量、被解释变量Y的总平方和分解定理等都有很好的几何直观.可以将许多冗长繁杂的代数公式和推导归结为简单的几何性质。文中给出Frisch-Waugh-Lovell定理的几何解释。

  • 标签: 回归分析 几何方法 FWL定理
  • 简介:空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

  • 标签: 空间自回归模型 多重共线性 极大似然估计 主成分估计
  • 简介:流程性材料最大的特点是其变异性小。对于这类总体,现有的标准差估计方法由于既包含组间差异,又包含组内差异,常常会夸大其估计误差。针对此,首先通过抽样设计,得到具有分层抽样特点的样本;然后借鉴单值—移动极差控制图中标准差的估计方法,构造了这类总体的标准差估计量。这样构造的标准差估计量,由于其估计误差中仅包含组内方差平均水平,从而更符合该类总体变异性小的特点。实际应用表明,该标准差估计量能显著降低估计误差。

  • 标签: 流程性材料 参数估计 分层抽样 单值—移动极差控制图
  • 简介:本文对《回归分析》的教学提出两个注记:关于检验回归方程显著性的注记,解答了学生常问的而又不易讲清的问题;建议使用P值使得模型精简明了,不再进行统计量值与临界值的比较。

  • 标签: 回归分析 课程教学 检验
  • 简介:梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。

  • 标签: BOOSTING regression TREE 重抽样 预测误差
  • 简介:拒真和取伪是参数检验中易犯的两类错误,如何控制这两类错误的发生在实际运用中有关极大的价值。

  • 标签: 参数检验 错误 控制 运用
  • 简介:以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的多个辅助变量的回归估计法,从理论上研究了该方法下权的选取方法,并将该方法下的估计量与Raj多辅助变量回归估计量、Ghosh多元线性回归估计量在精度上进行了数值比较,结果表明:这种新的多辅助变量的回归估计法在精度上优于Raj多辅助变量回归估计和Ghosh多元线性回归估计。

  • 标签: 多辅助变量 线性组合 回归估计
  • 简介:文章站在女性立场上重读,试图通过对作品中男女主人公的情爱观和作者性别主体位置与他笔下人物的关系的研究,来剖析强大的男权文化对作家及其作品的制约.

  • 标签: 男权文化 女性 男性
  • 简介:针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。

  • 标签: 模糊线性回归模型 截集 最小二乘法