分位数回归与局部线性回归的估计的稳健性比较研究

在介绍分位数回归估计方法理论和局部线性回归估计方法理论的基础上,分别建立模型分析了2008—2011年我国通货膨胀和海关进出口总额之间的关系,结果表明：分位数回归估计方法具有更加稳健的特点;在研究通货膨胀和海关进出口总额之间关系时,使用分位教回归模型更加有效．     

缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断

针对协变量随机缺失的线性模型, 提出一种基于经验似然的加权复合分位数回归推断方法, 并证明了在数据随机缺失机制下该方法的大样本性质. 结果表明, 该方法计算简单, 且对回归参数的估计效率高于逆概率加权法.     

面板数据复合分位数回归模型的渐进相对效率

针对面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,研究回归系数估计的渐进相对效率.采用计算复合分位数回归估计和最小二乘法估计的协方差矩阵的迹的比值,计算结果表明复合分位数回归相对于最小二乘法的渐进相对效率的比值大于70%.还将Zou在2008年提出的适应性lasso的想法应用于此面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,构造出适应性lasso惩罚复合分位数回归估计,并在适当条件下证明其估计的渐进性质.     

响应变量缺失下加权复合分位数回归估计

目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综合考虑了多个分位点的信息,提高了所得估计的效率。     

左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择

在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率.     

随机效应模型的复合分位数回归估计

在纵向数据处理中,随机效应模型是使用频率非常高的模型之一。本文主要采用复合分位数回归估计的方法,在对其参数进行估计的同时,证明了此估计渐近正态性。经模拟研究,比对了中位数回归估计、传统最小二乘估计和复合分位数回归估计三种估计的精度,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对随机效应模型的参数估计是有效的,尤其当模型误差项不遵循高斯分布时,复合分位数回归估计的实用性是明显的。     

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.     

右删失数据下带辅助信息的部分线性分位数回归模型经验似然推断

利用经验似然结合辅助信息的方法来改进右删失数据下部分线性分位数回归模型的参数估计,通过数值模拟在不同的右删失数据和不同的未知非参数函数下,比较了传统部分线性分位数回归方法和带辅助信息的部分线性分位数回归方法的估计结果的均方误差,进而证明了利用经验似然方法结合辅助信息的部分线性分位数回归方法更有效.     

基于指数加权分位数回归预测的CPFR成本模型

针对某些商品的高易变性、不对称性的需求模式,基于预测方法高精确度的要求,采用计量经济学前沿预测研究方法指数加权分位数回归预测法,建立了由零售商、制造商的成本模型和供应链系统总成本模型构成的CPFR供应链系统成本模型,为基于多层次CPFR的三级库存协调与优化研究中提高需求预测精度探索新的视角.该模型通过直接预测销售序列的分位数,避免既存研究中基于假设的预测失误,使预测结果更加贴近需求模式的真实值.数值分析表明指数加权分位数回归预测模型的预测精度较高.     

协变量缺失下变系数模型基于经验似然的加权分位数回归

在部分协变量随机缺失的变系数分位数回归模型中,提出回归参数的逆概率加权估计和基于经验似然的加权估计,并讨论了这两种估计的大样本性质.从渐近方差可见,基于经验似然的加权估计效率高于逆概率加权估计.     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

响应变量缺失下变系数模型的分位数回归

针对响应变量随机缺失情况下变系数分位数回归模型的非参数估计问题,提出了将B样条和逆概率加权相结合的估计方法。缺失数据在统计工作中难免会遇到,首先用logistic模型产生响应变量的缺失概率,然后对变系数模型的系数函数采用B样条逼近技术,利用缺失概率构建逆概率加权分位数回归的损失函数,得到模型的未知系数函数估计;在模拟研究中,将得到的估计与直接使用完全数据的估计方法进行对比,发现在响应变量随机缺失下,将B样条和逆概率加权相结合的变系数模型分位数回归在有限样本情况下表现良好,模拟研究结果表明该方法有效;最后将所研究的方法运用到挪威公共道路管理局收集的奥斯陆地区相关数据中,研究了空气中二氧化氮浓度与道路车流量和风速之间的关系,得出合理的结论,进一步证明了该方法的合理性。     

分位数回归方法综述

分位数回归模型作为普通线性回归模型的推广,拥有着独特的优越性,在其广泛应用中得到了更加丰富及有价值的结果。本文比较了分位数回归和普通线性回归的优缺点,并介绍了分位数回归在多个学科领域中的应用以及其理论发展分支。     

单桩荷载—沉降曲线拟合线性回归法研究

对现有的单桩荷载沉降曲线拟合方法——指数函数线性回归法,按照一定的方法进行优化和改进,提出了指数加权拟线性回归法.通过对单桩静载荷试验数据进行拟合,结果表明加权拟线性回归法拟合效果好于传统指数函数线性回归法.指数加权拟线性法对单桩荷载-沉降曲线模型能进行比较好的描述,在沉降预测中得出更加精确的结论.因此,可以利用指数函数加权拟线性法的拟合结果对单桩承载力进行预测.     

GARCH模型的二次加权复合分位数估计

基于复合分位数回归理论对GARCH模型提出更加稳健有效的二次加权复合分位数回归(BWCQR)估计，讨论了该估计权重的数值解及其大样本性质.数值模拟显示，当扰动项为厚尾分布时所提出的BWCQR估计明显优于传统的类极大似然(QMLE)估计、分位数回归(QR)估计和复合分位数回归(CQR)估计.应用BWCQR方法建立股指的波动率系统，进一步验证了BWCQR估计在实践意义下的竞争性.     

带混合测量误差的线性回归模型的参数估计

在研究带测量误差的线性回归模型时常考虑的是classical测量误差或者Berkson测量误差,而classical和Berkson混合的测量误差研究较少.利用校正似然法讨论带classical和Berkson混合测量误差的线性回归模型的参数估计,并给出估计量的渐近分布.最后,通过R软件进行数值模拟验证估计方法的优良性.     

协变量缺失下基于诱导光滑方法的加权分位数回归

在部分协变量随机缺失机制下的分位数回归模型中, 提出回归参数的诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计, 证明了诱导光滑加权估计和经验似然加权估计有相同的渐近协方差, 且诱导光滑加权估计的渐近协方差估计也是相合的, 并给出了诱导光滑加权估计及其渐近协方差估计的高效算法. 模拟结果表明, 新方法在有限样本下表现优良.     

复合分位数下的国债利率期限结构研究

本文采用复合分位数回归(CQR)的估计方法对利率期限结构模型贴现率的估计与预报进行研究。实证结果表明,在小样本情形下复合分位数回归方法要比最小二乘法和分位数回归法稳健性更强,表现出对参数.     

响应变量随机删失时函数型非参数分位数回归模型的估计

文章在响应变量随机删失时，研究了函数型非参数分位数回归模型，通过极小化逆概率加权分位数损失函数，构造模型中未知非参数函数的估计量。在一定的条件下，获得估计量的渐近正态性；通过模拟研究，验证了估计量的有效性。     

基于门限CARE模型的股市收益自相关性研究

股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益...