面板数据贝叶斯双惩罚分位回归方法研究

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...     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

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。     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

作者研究了纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题,该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,能够快速地在公司的众多财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计这些变量的时变效应,很好地解释股票收益率的变化.     

组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择

在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的.     

半变系数伽马脆弱模型惩罚部分似然估计

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．     

基于弹性网惩罚的复合分位数回归估计

针对高维数据的建模分析问题,提出一种基于弹性网络法和复合分位数回归相结合的稳健估计方法。 在该 估计方法中,所提出的模型能够有效进行变量选择与系数压缩,并处理数据间的多重共线性与群组效应问题,在大 数据时代下具有较广的适应性。 同时,与已有的惩罚最小二乘估计和惩罚分位数回归估计相比,该估计方法不仅 放宽了对模型误差项的分布要求,而且综合考虑了多个分位点的损失,在面对离群值或呈现尖峰、厚尾分布数据时 能够保持更强的稳健性和抗干扰性。 在一定条件下,对所构建模型估计的相合性与稀疏性进行了理论分析,结果 表明:所提出的模型能够将不相关的变量完全压缩至零,且估计量和真实系数以趋于 1 的概率相同。 此外,在数值 模拟方面,设置了 5 种误差项分布条件,根据设定的 4 项指标,通过与其他惩罚函数模型以及损失函数模型进行比 较,结果表明新提出的方法具备更好的稳健性与有效性。     

基于众数回归的变系数模型统一变量选择

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.     

一种面向纵向数据的RE-BET算法及应用

混合效应模型是分析纵向数据的有效方法,但模型的线性结构限制了其适应现实数据的能力。提出了一种RE-BET算法及其变形的RE-BEBT算法,采用树形方法估计混合效应模型的固定效应,可以自动选择重要变量,能更好地发现和描述变量间关系;采用基于Dirichlet过程先验的贝叶斯方法估计混合效应模型的随机效应,使模型可以适用于小样本数据。以低合金钢和碳钢的海水腐蚀数据为例,通过与实验数据和其他算法的计算结果对比分析,验证了RE-BET算法可行性和有效性。     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

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．     

基于混合效应模型的纵向数据建模方法研究

为研究医学纵向数据建模方法,结合纵向数据的特点及统计分析理论、提出基于混合效应模型的动态建模方法.针对多维医学纵向数据的非平衡性,当结果变量个数不多时,采用共同混合效应模型进行分析.当结果变量较多时,协方差矩阵的估计会变得困难,这时采用随机结伴方法对所得到的若干个二元模型分别拟合,通过求均值得到固定效应及协方差矩阵的估计,实验证明这种动态建模分析方法是有效可行的.     

N3^—杀虫效应的确定

本从Ｎ×－３的结构，电子组态，价键出发来说明它所具有的高度活泼性和生物学效庆，交用酶学试验和杀虫效果来证实；对Ｎ＾－３的杀虫机制，特点进行了探讨；对Ｎ＾－３的杀虫应用前景也作了估计。     

我国纺织品出口贸易环境效应的实证分析

贸易的环境效应是指与贸易相关的经济活动对自然环境产生的综合影响.运用格鲁斯曼和克鲁格曼的分析方法对1991-2006年我国纺织品贸易环境效应进行了实证分析.研究表明,我国纺织品出口贸易的发展对环境产生了资源过度利用与环境污染的规模效应,环保技术的引入和实施,对环境产生了积极的正面技术效应.然而,技术效应、结构效应、产品效应、法规效应的正面作用尚不能掘御规模负面效应.在此基础上提出了我国纺织品的生产与出口要促使贸易对环境产生更多的正效应以及减少贸易对环境产生的负效应的相关建议.     

室内甲醛污染来源及其对人体的危害

本文分析了室内主要污染物之一游离甲醛的来源及浓度范围，并从甲醛对动物和人体的刺激作用，毒性作用和致癌作用的角度综述室内甲醛对人体健康的危害。从文献资料可知，甲醛对人的刺激作用引起多种症状，并对眼部，呼吸系统，肺功能，神经系统功能和免疫系统具有毒性作用，而且甲醛也是一种较强的致突变、致癌物质，是引起肿瘤死亡的危险因素之一。本文并列出了治理室内甲醛污染的措施。     

工程中常见的建筑物裂缝分析

文章对工程中常见的建筑物裂缝产生的形式与特征作了简单介绍，对裂缝形成的原因进行了具体分析，提出了处理方法及防止措施。     

对钻穿效应和屏蔽效应的进一步探讨

本文对钻穿效应和屏蔽效应的实质进行了进一步的探讨，并从哈特里一福克法的计算结果给出了一些定量的依据。     

关于软式排球传球效果的实验研究

对没有排球基础的学生和排球专选的学生进行了传球效果的实验研究.结果显示,软式排球比普通排球更容易掌握,又不容易受伤,同时提高了学习兴趣和教学效果,值得推广.     

压电式传感器与测力仪研发回顾与展望

较系统、扼要地回顾了作者 2 0余年来在压电式传感器与测力仪、压电式执行器等方面的理论研究与产品开发情况 .其中对压电效应的理论研究成果 ,如切向灵敏度分布、石英晶体扭转效应、多种能量间的物性效应等 ,作了比较详细的介绍 .对所研发的压电式传感器与测力仪产品作了宏观介绍 .最后 ,对作者目前在上述领域所做的工作和对未来研究工作的想法作了简要阐述 .     

棒棒木不同提取部位初步药效学研究

采用氨水致咳小鼠动物模型来评价棒棒木不同提取部位的镇咳作用,二甲苯致小鼠耳肿胀和热板实验以及醋酸致小鼠扭体法实验研究比较棒棒木不同提取部位的抗炎、镇痛作用.结果表明:棒棒木石油醚和正丁醇提取部位可延长氨水引起的小鼠咳嗽潜伏期,减少咳嗽次数,而乙酸乙酯提取部位对咳嗽潜伏期和咳嗽次数的影响与空白对照组相比无显著性差异,棒棒木的各个提取部位均可减轻二甲苯引起的小鼠耳廓肿胀的程度,减少醋酸所致的扭体次数,其中正丁醇提取部位的效果最强;石油醚和正丁醇提取部位可显著延长热板反应的痛阈值,而乙酸乙酯提取部位与空白组相比无显著差异.由此可推测棒棒木各提取部位均具有一定的抗炎作用,对外周性疼痛有较好的镇痛作用,其中石油醚和正丁醇提取部位具有良好的镇咳作用和中枢性疼痛的镇痛作用,是主要的有效提取部位.     

信息频度对股票估值的影响

为更好地利用信息反应程度对中国证券市场的影响,通过研究中国A股证券市场与信息的关系,分析中国证券市场,为中国证券市场发展提出建设性意见.在现有的实证研究中,国内外学者对上市公司是如何反应会计盈余信息进行了研究,但都没有给出满意的结论.因此基于信息频度,研究了中国A股证券市场的性质.结果证明,中国证券A股市场对信息存在延迟效应(Information Delaying Effect)和弯曲效应(Information Curving Effect).     

惯性的经典效应、量子效应及起源的研究

惯性的经典效应是惯性力，量子效应Unruh效应，惯性起源于加速引起的真空变化。