中值无偏修正的预白化HAC法在伪回归中的应用

传统预白化HAC法存在有限样本偏差,使得平稳过程之间回归时存在伪回归.本文利用一阶和高阶的中值无偏估计对传统预白化HAC进行修正,通过修正的预白化HAC对t统计量标准误进行调整,从而进一步研究其在平稳过程之间伪回归中的适用性.研究表明:第一,中值无偏修正的预白化HAC法能减少长期方差的有限样本偏差并能降低伪回归概率;第二,修正的预白化HAC对持久性、GARCH类异方差和非正态随机新息等都具有稳健性.     

自助法修正的预白化HAC在平稳过程之间伪回归中的应用

传统预白化HAC法存在有限样本偏差,导致在相互独立的平稳过程回归中存在较高的伪回归概率.本文提出利用自助法减少其有限样本偏差,从而降低伪回归概率.同时,通过与一阶偏差修正的预白化HAC法的比较分析,发现自助法修正的预白化HAC不仅能减少偏差和降低伪回归概率,而且在GARCH类异方差和高阶自回归数据过程中具有更好的稳健性.     

基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性估计与检验

将小波引入到LMSV模型波动长记忆性的估计与检验中，提出了基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性的伪极大似然估计法和波动长记忆性的检验方法，用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验．又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的LMSV模型的波动长记忆性进行了检验和估计，结果表明该方法是有效且可行的．     

基于自适应MEDLL的伪卫星室内多径估计算法

在室内环境下,室内伪卫星定位系统受多径效应影响严重。针对该问题,提出一种基于自适应多径估计延迟锁定环路(multipath estimating delay lock loop, MEDLL)的伪卫星室内多径估计算法。该算法在MEDLL的基础上增加了一个参考相关器,用参考相关器相关值的标准差作为衡量标准,与其他相关器经过MEDLL算法消除所有信号后的噪声相关值的标准差进行比较,进而得到多径条数。实验结果表明,所提算法对不同时延、幅值的多径适应性都较好,在低信噪比条件下仍能正确估计多径条数。直射信号幅值估计误差均方根相比网格化MEDLL算法最高可以降低59%,相比Teager-Kaiser(TK)-MEDLL算法最高可以降低43%,更加适用于伪卫星室内定位系统抗多径。     

基于AR模型的共轭循环波达方向估计

基于信号循环特征的DoA估计都需要确定循环相关函数的最优延迟时间参数,当相同循环频率的多个信号具有不同的最优延迟参数时,利用确定的延迟时间参数很难确定所有信号的DoA估计。利用信号的共轭循环平稳特性,采用基于AR模型的空间谱估计来确定信号的DoA估计,提高了有限长阵列孔径空间分辨率,且该方法不需要选择最优延迟时间参数,从而适用于任何调制类型信号的DoA估计。     

永久性结构变化下Dickey-Fuller检验的伪拒绝研究

使用傅里叶变换处理结构突变是单位根检验中的流行方法之一,其中整数频率和分数频率分别对应暂时性结构变化和永久性结构变化,这一区分在实证应用中具有重要的经济含义,但其对计量理论的影响尚不清楚.本文研究当真实数据生成过程包含分数频率傅里叶型结构变化时,忽略傅里叶项对标准Dickey-Fuller单位根检验性质的影响.通过重新参数化,推导了相应的极限分布,探讨极限结果对标准Dickey-Fuller检验性质的理论预测,给出了Dickey-Fuller检验伪拒绝发生的条件.模拟的证据与本文的理论结果一致.研究结果表明:永久性结构变化更容易引起DickeyFuller检验的伪拒绝问题.因此,忽略分数频率傅里叶项或将其误设为整数频率都会导致错误的实证结果.     

一种基于信噪比估计的自适应伪码捕获算法

军事扩谱通信一般都以突发信号帧的形式进行通信,通信时间短、可靠性要求高、信号动态范围大。固定门限捕获方法不能提供满意的性能,门限选得太高会使高信噪比时虚警概率过高,而门限过低会使得低信噪比时漏检概率高,检测概率低,因此需要利用自适应捕获方法。提出一种适合突发短帧模式的自适应伪码捕获方法,该方法可适用于A/D转换前加自动增益控制(AGC)的情况。提出的自适应捕获方法基于接收信号信噪比的估计,推导出根据采样点统计值的比值得到信噪比估计的实用算法,并对该算法进行多项式拟合以适合工程实现,并对算法进行了仿真分析。     

基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法.首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题.其次,通...     

基于长记忆视角的Granger因果检验

基于ARFIMA和FIGARCH模型,以地产股指数和银行股指数为例,提供了一种分解长记忆时间序列短记忆特征的思路,研究了时间序列长记忆性对Granger因果检验的影响.案例研究表明,银行指数收益率波动对地产指数收益率波动有更强的因果引致关系,且银行指数收益率波动的长记忆特征在一定程度上影响到其短时相依关系对地产指数收益率波动的解释力.     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

基于非线性Granger因果检验的中国大陆和世界其他主要股票市场之间的信息溢出

采用线性及非线性Granger因果检验的方法,对中国大陆股票市场和世界其他主要股票市场之间不同阶段的信息溢出现象进行了实证研究.通过比较Granger (1969)线性因果检验和 Hiemstra and Jones(1994)非线性因果检验, 发现中国大陆市场和世界其他主要股票市场之间存在非线性信息溢出效应;随着中国大陆市场改革的深入和全球经济一体化的发展,信息溢出的程度也在提升; 在建立风险预警机制时,需要充分考虑其他市场的信息.     

工程建设标准对我国经济增长影响的实证研究——基于协整理论、Granger因果检验和岭回归

首先运用协整理论和Granger因果检验分析了工程建设标准和经济增长的关系;接着引入Cobb-Douglas生产函数建立回归模型,并用岭回归估计,修正了最小二乘回归中系数易受多重共线性影响的缺点;最后运用虚拟变量法对回归方程的结构稳定性进行了检验。研究结果表明:工程建设标准和经济增长之间存在长期均衡关系,且前者是后者的Granger原因,反之不成立;工程建设标准对经济增长具有显著的促进作用,且在1993年以后,其作用显著增大.     

Testing linear and nonlinear granger causality in CSI300 futures and spot markets based on new concepts of nonlinear positive/negative spillover

supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71125005 70871108 and 70810107020;; Outstanding Talents Funds of Organization Department Beijing Committee of CPC     

甲流阳性率抽样精度估计与样本量控制策略

基于2009年8月3日11月14日北京市甲型H1N1病例的阳性率抽样数据,计算得到了后验精度估计.实验结果表明,在置信水平1-α=0.95的条件下,北京市甲型H1N1阳性率抽样检测的绝对误差均没有超过0.1,处于可控水平.甲流疫情早期,抽样检测的相对误差较大,37周以前的相对误差大于0.5.随着疫情发展,相对误差逐步降低,估计结果趋于可靠,42周后的相对误差小于0.2.最后,针对阳性病例样本检测的问题,提出了基于精度控制的最优样本量控制策略,探索了不同条件下边际样本量的变化规律,分析了阳性率与绝对误差组合控制下的最优样本量估计.     

基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测

房地产板块是中国股市的核心行业板块,房地产板块股价指数走势的分析有助于对中国股市态势的正确把握. 针对行业板块之间的相关性难以发现和房地产板块股价指数难以有效预测的问题,基于股市行业板块之间指数波动的相关性,利用马尔可夫毯学习算法选择与房地产板块相关的行业板块,通过因果分析避免现行方法中选取相关板块的主观性;进而,利用Granger因果检验从中选择与房地产板块存在时序因果关系的板块,从而构建房地产板块的向量时序回归模型,实现对房地产板块股价指数的有效预测;最后,通过脉冲响应和方差分解对模型进行分析. 对于上证股市所进行的实验比较和实证分析的结果表明,该方法能有效预测房地产板块股价指数的走势.     

Conditional Estimation of Wind Velocity Based on VAR Model

The vector autoregressive （VAR） model is established with the wind velocity data from four wind observations, which are established on the Sutong Bridge reach of the Changjiang River and in Changshu, Haimen and Nantong meteorological observation stations. Based on the VAR model, the result of Granger causality test indicated that there is Granger causality between most of the variables. Consequently the missing wind velocity values of Sutong bridge are estimated with the condition of the wind velocity data from the other three observatories, and the result of the conditional estimation is comparatively perfect.