面板数据的空间Hausman检验

在空间相关性存在的情形下,经典Hausman检验不再有效。以面板数据空间误差分量(Spatial ErrorComponents,SEC)模型为例,提出面板数据的空间Hausman检验,并通过Monte Carlo模拟实验比较空间Hausman检验与经典Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验具有较小的水平扭曲和良好的检验功效,空间权重矩阵的选取将影响检验的有限样本性质,增大样本量使得检验更为有效;经典Hausman检验虽然检验功效较大,但存在较大的水平扭曲,不适用于空间相关性存在的个体效应判定。     

基于LSTR模型的变结构面板单位根检验

针对结构变化的面板数据,利用非线性平滑转换函数修正IPS面板单位根检验,提出LSTR-IPS面板单位根检验方法.通过模拟研究表明,LSTR-IPS比传统的面板单位根检验方法具有更高的功效,并且当样本量越大时,LSTR-IPS检验的功效越高,特别是随着时间T的增大,检验功效呈上升趋势.最后,对我国经济增长进行平稳性检验,表明经济增长为带结构变化的趋势平稳过程而非一阶单整过程,说明LSTR-IPS检验能更准确地判断面板数据的平稳性.     

空间面板模型协整检验的Bootstrap改进算法及功效分析

忽略面板模型横截面之间的空间相关性易导致其协整检验误拒率偏高。本研究采用模型变量的空间矩阵变换和回归残差Sieve Bootstrap技术相结合,既能使数据结构不受重抽样影响,又可发挥自助抽样(Bootstrap)技术优势,由此发展出基于Sieve Bootstrap技术的空间面板计量模型协整P检验,可在建模过程中充分考察空间效应的同时防止出现虚假回归。模拟及实证结果均表明：当面板数据模型出现内生回归元或横截面之间存在空间相依关系时,该检验不仅明显降低误拒率,还能保持高检验势,同时结果更具稳健性。     

空间滞后模型中Moran's Ⅰ统计量的Bootstrap检验

针对空间滞后模型的估计残差,采用Wild Bootstrap方法进行空间相关性检验;进而,基于Moran's Ⅰ统计量的经验分布,从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性.Monte Carlo实验结果显示,在经典正态假设条件下,Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验;在更为实际的异方差、非正态假设条件下,渐近检验显著偏离,而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高.当模型不满足经典的分布假设条件,尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验更为有效.     

面板数据下的EG两步法

针对文献中将时间序列模型的EG两步法直接应用到面板数据模型这一现象,推导了面板数据中使用EG两步法的极限分布,进而指出在面板数据中直接使用时间序列EG两步法存在的问题,并通过MonteCarlo模拟展示了这一错误应用所存在的过度拒绝零假设的后果.同时,模拟结果还表明,当前实证研究中常用的两种基于EG两步法的面板协整检验,Kao协整检验和Pedroni协整检验均有其适用范围,对于不同的样本容量组合,两者有限样本表现不尽相同,因此,实证研究应根据样本数据的实际情况选用合适的检验统计量.此外,本文的实证结果表明,弱PPP定理在OECD国家并不成立.     

基于Copula-ASV-GPD的我国多元外汇储币组合的风险度量

运用Copula-ASV-GPD模型对我国多元外汇储币组合进行风险研究。首先针对外汇收益的尖峰厚尾、波动的异方差性等典型事实特征,采用ASV模型与极值理论结合刻画单个外汇收益的波动性及尾部分布,然后运用更为灵活的t Copula函数进行拟合多元外汇储币组合的相关结构-最后结合Monte Carlo模拟对外汇组合进行了风险度量。通过对外汇储币组合的实证分析,结果表明,基于ASV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画多元外汇收益时序并较为精确地描述外汇收益尾部的极端变化,相比其他风险度量模型具有优越性。同时,回测检验显示,基于Copula-ASV-GPD模型的多元外汇组合对风险测度能力更强,能够更好地捕捉外汇组合极端情形下的协同性和关联性,因而能有效地管理外汇储币风险。     

基于面板数据的灰色网格关联度模型

针对面板数据灰色关联模型中存在的一些问题. 首先提出了面板数据的初始化方法,用网格法描述面板数据在三维空间中的几何特性. 然后将网格拆分为线段,利用线段在空间中的斜率,构建网格关联系数. 进而根据算数平均得到灰色网格关联度模型,并讨论了该模型的性质. 最后通过算例验证了该方法的可行性与有效性,结果表明灰色网格关联度模型具有良好效果.     

空间滞后模型中Moran's I统计量的Bootstrap检验

针对空间滞后模型的估计残差,采用Wild.Bootstrap方法进行空间相关性检验;进而,基于Moran's I统计量的经验分布,从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性.Monte Carlo实验结果显示,在经典正态假设条件下,Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验;在更为实际的异方差、非正态假设条件下,渐近检验显著偏离,而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高.当模型不满足经典的分布假设条件,尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验更为有效.     

Libor市场模型的Monte Carlo控制变量加速方法及并行实现

为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路.     

基于EVT-POT-SV-GED模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-GED模型捕捉收益分布的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,结合SV-GED模型与极值理论拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的度量金融风险的基于EVT-POT-SV-GED的动态、VaR模型.用该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够更精确、合理地度量上证综指收益的风险.     

动态空间自回归固定效应面板模型的估计与应用

文章首次探寻了在空间系统稳定以及n和T均为很大的情况下,DSAC固定效应面板模型的拟极大似然估计量的渐近性质.研究发现:运用转换法估计时,在一般情况下得到拟极大似然估计量存在O(1/T)阶的偏差,当(n-1)/T→0时,转换法得到的估计量以√(n-1)/T的速度一致地收敛于真值,当(n-1)/T→∞时,估计量以T的速度收敛至一个退化分布;用直接法估计时,在一般情况下得到的估计量会产生max(O(1/T),O(1/n))阶的偏差,当n/T→0和n/T→∞时,估计量分别以n和T的速度收敛至不同的退化分布;偏差修正估计量比拟极大似然估计量具有更好的有限样本性质:当n/T³→0时,转换法得到的偏差修正估计量以√(n-1)/T1的速度一致地收敛于真值,当n/T³和n³/T同时趋于0时,直接法得到的偏差修正估计量以√nT的速度一致地收敛于真值;直接法可以一致地估计个体效应和时间效应而转换法不能;当扰动项存在空间相关结构时DSAC固定效应面板模型的有限样本性质优于DSAR面板模型;最后用一个实证研究的例子表明了DSAC模型的应用价值.     

Estimation in a semi-varying coefficient model for panel data with fixed effects

This paper considers a semi-varying coefficient model for panel data with fixed effects, proposes the profile-likelihood-based estimators for the parametric and nonparametric components, and establishes convergence rates and asymptotic normality properties for both estimators. Simulation results show that the proposed estimators behave well in finite sample cases.     

基于二元面板数据模型的技术集成AMT选择

技术集成理论的产生和可供选择的先进制造技术(AMT)资源的增多为我国企业进行自主创新和技术跨越提供了客观条件, 同时技术市场的不断多元化发展也使技术选择成为亟待解决的问题. 针对目前AMT选择方法的不完善, 利用二元离散Logit选择原理, 构建一种多项AMT选择的二元带趋势面板数据选择模型, 给出了模型的随机效用结构, 同时给出并分析效用模型随机趋势扰动项的概率分布. 讨论了随机效用模型的估计问题, 给出并证明消除效用模型随机意外项和随机扰动项的两个定理, 进一步给出模型面板数据处理的方法, 将模型中的随机偏好变量进行模糊处理, 最终将一个多期面板数据模型转化成一个可以估计的截面数据模型, 为多项技术集成AMT资源的选择提供理论工具. 最后通过一个算例, 验证了理论方法的有效性和可行性.     

Spatial data management for WebGIS

Spatial data management is an important factor that affects the performance of WebGIS. In this paper, spatial data management for WebGIS is discussed from two aspects: spatial data model and data storage. Current data models and storage methods are analyzed and compared. According to the requirements of spatial data management for WebGIS,a spatial data model is proposed, which organizes spatial data in four levels: geometry, feature, layer and map. Based on this model, spatial data are managed and stored in object-relational database management system (ORDBMS).     

基于空间计量模型的住宅价格空间效应实证分析:以杭州市为例

采用空间自相关Moran指数及空间计量经济学方法, 研究了城市住宅价格的空间效应及决定因素. 利用2008年杭州市317个小区的微观住宅数据, 构建了特征价格的空间滞后模型和空间误差模型. 研究结果表明, 住宅价格存在显著的空间效应, 空间计量模型的估计结果优于传统模型, 提高了特征价格模型的有效性和稳健性.     

具有截面相关的变系数面板数据模型的估计及应用

本文建立了一类变系数面板数据模型.此模型假设自变量的系数是某一平滑变量的未知函数,允许自变量,平滑变量和误差项存在通过共同因子结构引入的截面相关.由于一些共同因子的不可观测性,本文采用局部线性共同相关效应估计方法对未知的函数进行估计并给出了估计量的渐近性质.蒙特卡罗模拟结果表明该估计方法具有良好的小样本性质.利用1990-2012年中国省级面板数据,本文对我国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析,结果表明:外商直接投资和经济增长之间存在明显非线性关系,各省份不同的初始经济水平会导致外商直接投资对经济增长的影响不同.     

流动性调整地风险价值度量: 基于金融高频数据的实证分析

结合ACD和UHF-GARCH理论构造了适应我国股票市场的日内风险价值WACD(1,1) -UHF-GARCH(1, 1)-IVaR模型,然后引入价格冲击模型构造的流动性度量指标,以浦发银行为例对我国股票市场的流动性日内风险价值进行了实证分析,得出三点结论: 一是我国股票市场的交易持续期具有很强的聚类性;二是高频数据中GARCH效应显著,且利好消息会对等量的利空消息产生更大的波动,但考虑流动性的影响因素后利空利好消息对市场的冲击效果都有明显降低;三是蒙特卡罗模拟结果表明,不考虑流动性影响的风险价值较大幅度地低估了实际损失.     

基于蒙特·卡罗方法的可靠性仿真过程模型研究

针对传统可靠性仿真过程缺乏准确度以及仿真结果缺乏可信度等问题,通过嵌入验证模块和反馈模块,给出了改进的可靠性仿真过程模型。深入分析了改进后的仿真过程模型的具体步骤,随后基于蒙特.卡罗方法设计并实现了相应的可靠性仿真算法。最后,应用Matlab软件进行了仿真实验分析。实验结果表明,改进后的过程模型能够显著提高可靠性仿真的效率和精度,对于系统可靠性分析具有良好的指导意义和实用价值。