首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
本文研究纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题。模型允许变量的效应随时间改变。本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算。将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在众多公司财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计了这些变量的时变效应,很好的解释了股票收益率的变化。  相似文献   

2.
函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究.首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法.其次,得到了估计的渐近性质.最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的.  相似文献   

3.
为了更好地分析对数风险函数与协变量之间复杂的非线性关系,提出一种半变系数伽马脆弱模型并给出其估计方法.首先,应用B-样条将半变系数伽马脆弱模型近似转化为线性伽马脆弱模型,然后运用惩罚部分似然法估计转化后模型的线性参数,随后采用近似轮廓似然法并运用黄金搜索算法估计随机效应的参数;在通过迭代获得转化后的线性系数以及随机效应参数的估计以后,运用B-样条得到变系数函数的估计.经蒙特卡罗模拟研究发现,该方法可以给出协变量的线性参数以及变系数函数较为精准、稳定的估计,是分析协变量对于风险率影响的有效方法.最后,应用所提出的方法分析了NCCTG肺癌数据.  相似文献   

4.
固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体随机波动对解释变量系数估计带来的偏差。通过对方差分量的惩罚压缩,减少了模型中未知参数的个数,提高了模型自由度。Monte Carlo模拟及实证分析显示,所提出的方法不仅能准确估计出固定效应系数,而且能精确地捕捉到个体随机效应的波动。  相似文献   

5.
研究了众数回归下变系数模型的统一变量选择问题.利用B样条基函数近似非参数部分,在众数回归下建立SCAD惩罚函数同时选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,在一定条件下, 证明惩罚估计量相合性和稀疏性,通过数值模拟评估所提出的变量选择方法的有效性.  相似文献   

6.
在实际问题中时常会遇到缺失数据的问题,这时已有的处理完全观测数据的统计方法将不再适用.本文研究在响应变量随机缺失下的变系数模型的统计推断问题.主要分为以下几个方面:首先基于协变量平衡倾向得分下的广义矩方法得到了选择概率的估计并且给出了估计量的渐近性质;然后研究变系数模型的未知系数函数的经验似然推断,借助选择概率的估计和扩张的逆概率加权方法构造了系数函数的经验对数似然比统计量;最后证明在适当的条件下似然比统计量服从卡方分布,从而得到系数函数的逐点置信区间.  相似文献   

7.
随着经济的发展,股票投资进入大众视野,如何选择成分股对股票指数进行跟踪,越来越受到人们的关注,基于此,针对股票指数跟踪问题,提出了利用变系数乘积模型进行变量选择的一种方法。该方法基于B样条函数逼近技术,将LPRE准则和组SCAD惩罚函数结合起来,应用于变系数乘积模型,利用牛顿迭代法和局部二次近似给出了求解估计的实施步骤;为了验证所提方法的有效性,通过数值模拟,将变系数乘积模型SCAD惩罚方法(LPRE-S)与变系数模型最小二乘SCAD惩罚方法(LS-S)的结果进行了对比,为了验证所提方法的实用性,将LPRE-S估计方法与LS-S估计方法应用于深证红利指数,对其股指跟踪预测效果进行了比较;结果表明:LPRE-S估计方法选出真实模型的比率几乎接近1,能更好地达到变量选择的目的,且在股指跟踪中具有较好的预测效果。  相似文献   

8.
在面板数据混合效应模型中,大量未知随机效应的存在,给模型参数估计带来极大困难;同时随机误差的分布未知,不同分布下的随机误差会增加模型计算的复杂度,对固定效应与随机效应系数的变量选择与估计带来困难。为了解决这一问题,本文建立贝叶斯双Adaptive Lasso分位回归模型,将Adaptive Lasso惩罚函数同时引入到含固定效应与随机效应的面板数据中,构造参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,该方法不仅能准确估计不同面板数据模型的参数系数,还能对重要变量进行选择。  相似文献   

9.
在面板数据下基于变系数固定效应模型,采用两步估计方法和截面核估计方法来估计模型中的变系数部分及固定效应。模拟结果表明,当样本数据较小且观测次数较多时,两步估计法的估计效率略高于截面核估计的;而当样本数据较大且观测次数较少时,截面核估计方法的估计效率比两步估计的略好。本文通过两组不同样本的模拟数据验证了两种估计方法的有效性,说明变系数固定效应模型是处理面板数据的有效工具。  相似文献   

10.
相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.  相似文献   

11.
在模型误差是时间序列时,利用B样条逼近和SCAD惩罚函数对变系数EV模型进行变量选择。选择合适的调整参数,偏差修正的变量选择能够同时选择有效的变量和估计非零的光滑系数函数。最后证明了变量选择的相合性,同时它也满足变量选择的Oracle性质---稀疏性。  相似文献   

12.
大数据时代下收集到的数据常含有异常值或呈现尖峰厚尾以及变量之间具有较强的相关性,针对此问题,结合秩回归和自适应弹性网(Adaptive Elastic-net )提出了一种高效稳健的变量选择方法。此方法的最大优点在于不仅能够有效处理协变量之间的强相关性而且还能克服多重共线性问题,同时能抵抗厚尾分布或异常值的影响,实现稳健的变量选择。在数值计算方面,采用二次近似和牛顿迭代算法以获得新变量选择方法的稳定数值解,仿真实验表明:新提出的方法比现有方法表现更好,特别是对于厚尾分布或异常值的情况。最后,通过对中国重要的股票市场指数——中证100指数的跟踪,进一步表明该方法在有效样本下具有良好的表现。  相似文献   

13.
在已有研究的基础上,提出一种新的基于t函数的稳健变量选择方法.该方法通过惩罚估计方程中的惩罚函数达到变量选择的效果,方程中的权重矩阵和有界得分函数对自变量和因变量中的异常值有很好的限制作用,可同时达到稳健的变量选择和稳健估计.通过分析3种不同自由度的t函数性质,选取自由度为2的t函数,并与基于Huber函数的稳健变量选择方法进行比较.数值模拟结果表明,基于t函数的稳健变量选择方法在2种污染力度、3种污染方式的数据污染情况下,其稳健性均明显优于基于Huber函数的稳健变量选择方法.与参数估计效果相比,基于t函数的稳健变量选择方法优势更明显.  相似文献   

14.
根据股价指数的波动趋势,把股票市场分为两个不同阶段,分别采用计量经济学时间序列变量的研究方法,进行了相关性分析、协整关系分析与因果关系检验,得到了结论:股市繁荣时,为防止股市过热的紧缩性货币政策效果将会比较显著;股市萧条时,为刺激股市复苏的扩张性货币政策将可能失效.最后,提出了我国货币政策应对股价变动做出适时反应的建议.  相似文献   

15.
针对文献提出的中心化累积平方和自回归(MCUSQAR)变结构检验方法,利用计算机模拟方法对检验的效果进行了统计分析.结果表明,该方法对均值方差同时变结构时间序列具有比较好的检验效果.同时,我们利用该方法对中国股票市场的日收益率进行变结构检验,发现中国股票市场收益存在明显的变结构现象,并与当时金融市场变化密切相关.  相似文献   

16.
运用改进的Tapered对数周期图方法对带有结构变点的长记忆模型的参数和变点进行估计,对上证指数的波动性进行长记忆检验及变点讨论,研究结果表明,上证指数的波动率序列同时具有显著的长记忆特性以及结构变点。  相似文献   

17.
提出了用具有超椭圆信息量损失准则的主成分分析双向变量选择法(EPTSV法)来确定最佳变量子集。赋予超椭圆准则相应的几何解释,具有多维空间的直观性。利用此EPTSV方法对一实际合成氨系统50多个变量进行了选择,得到了7个主变量,即最佳变量子集。  相似文献   

18.
将风险看为一个不可直接测量的潜在变量,考虑采用一些可观测的指标变量来描述风险的模型时,许多股票风险计量的研究大多从定性方面给影响风险的因素以权重系数,而从定量角度给出风险与各因素的回归系数计量多因素风险模型的研究很少。针对这种情况,试用结构方程模型给出了定量研究多因素股票风险计量模型的方法,并作实证分析,结果表明基于结构方程模型的多因素风险计量模型是可行的。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号