几种异方差检验方法的比较

经典线性回归模型的一个重要假设就是回归方程的随机扰动项具有相同的方差 ,也称同方差性 .但在大多数经济现象中 ,回归方程的扰动项的方差随观察值的不同而变化 ,这种模型称为异方差模型 .如果对异方差模型进行OLS估计 ,就会产生严重的后果 ,因此 ,选取适当的异方差的检验方法是极其重要的 .本文对帕克检验、格莱舍尔检验、戈德菲尔德 -匡特检验作随机模拟 ,并对这几种方法略作比较 .     

异方差回归模型的拟合和变量选择

作者研究了异方差回归模型的估计与变量选择问题.在误差分布未知的情况下,作者分别给出了联系函数已知及未知时均值与方差的估计.另外,作者在给出估计的同时,分别选出了对均值与方差影响显著的变量.     

一种改进的基于正交表的异方差估计方法

线性回归模型中通常假设误差项具有相同的方差,然而在实际应用中,却不能保证这一假设成立,即误差项具有异方差性。这将使得利用普通最小二乘法得到的参数估计不是有效估计,此时无法对模型的参数进行显著性检验,预测精度也会降低,因此,对于异方差模型的处理以及误差项方差的估计是很有意义的。近年来提出的正交表方法给出了误差项协方差阵一个较好的估计。针对这一方法进行了改进,在已有的正交表方法中引入非参数估计,即在异方差形式未知的情况下,先利用正交表扩展模型,再用非参数的方法对各项方差给出估计。模拟结果与实例研究表明,提出的方法对误差项协方差阵的估计比原有的估计方法更加准确。     

应用自回归条件异方差模型研究我国水力发电量

为了研究水力发电量条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,引入自回归条件异方差模型,建立基于正态分布假设的同阶自回归条件异方差模型对我国2001年1月到2016年2月的水力发电量进行实证分析,研究得出该模型对发电量的估计与预测具有良好的效果。     

相依序列方差变点的非参数统计分析

基于严平稳β-混合过程,建立回归函数和条件方差函数形式均未知情况下的自回归异方差模型方差变点的估计方法;并给出变点检验统计量渐近正态性的证明,由此得到方差变点的检验方法;最后,通过数值模拟,展示估计方法的有效性.     

一类线性回归模型异方差性的LM检验

笔者考虑了特殊情形下一类异方差性线性回归模型,首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量,然后举例说明该方法的功效。     

异方差一致协方差阵的估计方法研究

处理回归模型中的异方差问题尤为重要的一点是对随机误差项的方差进行估计.考虑到非参数核估计和稳健估计在异方差构成未知的情况下在估计效果上仍具有一定优越性，因而将非参数N-W估计和两种稳健估计方法分别与估计加权最小二乘估计法相结合，先得出随机误差项方差的估计量，进而将其作为权矩阵对模型参数进行估计，并基于估计加权最小二乘法，对已有的加权异方差一致协方差估计方法进行扩展，提出了两个新的加权估计量WHC4m和WHC5m.通过实验可以发现，各估计方法在模型参数的估计和检验效果上差别较大，并且新提出的加权估计量比原有的异方差一致协方差估计量HC4m和HC5m在检验效果上表现更好.     

异方差非线性模型中QLE的渐近性质

在一类异方差非线性模型中，在一定正则条件下，证明了回归参数的拟似然估计（ＱＬＥ）的唯一存在性、强相合性及渐近正态性；最后导出了估计量的渐近方差的相合估计；从而进一步推广和发展了Ｍｃｃｕｌｌａｇｈ（１９８３）、Ｊｅｎｎｒｉｃｈ（１９６９）及Ｗｕ，ｃ·Ｆ（１９８１）的结论。     

具有异方差的线性回归模型的统计诊断

为了诊断具有异方差的线性回归模型的异常点,建立了具有异方差的均值漂移模型和数据删除模型.采用Score诊断统计量对具有异方差的均值漂移模型的均值是否漂移进行诊断,证明了异方差存在条件下均值漂移模型和数据删除模型的等价性.这一结果表明,在诊断具有异方差的线性回归模型的异常点时,可考虑采用更加便于处理的均值漂移模型.最后,用Score诊断统计量对镀锌数据进行了异常点的诊断.     

流动性风险的探讨与实证分析

首先对流动性时间序列进行特征分析,根据时间序列自相关和偏相关的特点建立相应的自回归移动平均模型。用LM检验模型的残差是否存在异方差现象;为了很好的描述丛集性的特征,建立了ARMA（1,1）-ARCH（1）模型;然后再对模型的残差做删和Q统计量的检验,来解释模型的合理性。最后,根据所建的模型求出条件异方差,进而计算流动性风险值。     

具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计

探讨具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计问题,给出其异方差结构函数满足一定条件的固定系数一阶线性回归模型的DS最优设计的解析式,并证明随机系数一阶线性回归模型不存在任何DS最优设计.     

CARCH模型在上证指数收益率分析中的应用

本文运用Engle的ARCH法对上证指数收益率的异方差性进行了详细的分析,得出涨跌幅制制度的实施对收益率的异方差性有明显的影响,序列异方差性与序列长度存在密切的关系.在运用CARCH模型对序列进行拟合时,发现拟合模型的阶数与序列长度也存在一定的关系.     

混合自回归条件异方差模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.2001年Wong Chun-shan等将混合自回归(MAR)模型推广到混合自回归条件异方差(MAR-ARCH)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题,本文导出了MAR-ARCH模型自协方差函数的递推关系式及计...     

基于GED的混合ARCH模型

提出了基于广义误差分布的混合自回归条件异"方差"模型,将时间序列尾部的特征融入到混合条件异"方差"模型的参数估计之中,发现模型中的指标r和数据本身尾部厚薄的性质有关.给出了该模型参数估计的EM算法,并利用BIC准则对模型进行定阶.     

线性回归模型的稳健估计及异方差检验

将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性.     

上证综指收益率波动性的非线性方法研究

以上证综指日收盘价为样本建立了对上证综指收益率波动性的非线性模型.实证结果表明我国上海股市的价格波动具有异方差性及显著的左尖峰厚尾的特征;收益率的波动不服从正态分布;具有集聚性和记忆性;波动持续时间较长.通过分析比较GARCH模型拟合效果较好,并预测结果有一定的稳定性.同时对收益率建立了EGARCH（1,1）和TARCH（1,1）模型,表明收益率波动存在一定的杠杆效应.     

异方差模型中混料设计的效率

对于异方差模型,即方差不是常数的模型,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D最优设计和G最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理(KWT),使得广义化模型的D最优设计同G最优设计之间的区别和联系更清楚·对于精确设计和连续设计分别研究了广义化D最优设计和G最优设计的一些性质·给出了混料模型中D最优设计,G最优设计,A最优设计效率的取值范围·引入了广义化模型的检验公式·     

函数型线性回归模型的三角样条估计

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性回归模型,基于三角样条估计的方法对模型中未知参数进行了估计.通过仿真实验验证了三角样条估计的均方误差比传统的多项式样条估计的均方误差更小,且在计算上用时更少,由此得出三角样条估计在部分函数型线性回归模型中具有一定的优越性.