检索结果-内蒙古大学图书馆

分位数回归模型的经验似然置信区域

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广西科学 2009年第1期16卷 48-51页

作者：韦盛学玉林师范学院数学与计算机科学系广西玉林537000

在强平稳φ-混合样本下,利用光滑经验似然方法,给出分位数回归模型参数的经验似然置信区域,得到类似于独立同分布时的结果.该结果优于非光滑LAD方法所得到的结果.

关键词：分位数回归模型置信区域光滑经验似然

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分位数回归模型在小域估计中的应用

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统计教育 2009年第1期 56-59,64页

作者：吕萍中国人民大学统计学院

小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估... 详细信息

小域估计问题日益受到社会各界的关注,它通常利用辅助信息和统计模型提高估计的精度。其中最常用的小域模型是混合模型,即利用域随机效应来解释域间变化,但是这种模型要求严格的假定条件,不易于处理实际中存在异常值或重尾现象的小域估计问题。本文将分位数回归模型引入小域估计中,这个模型不需要强的假定条件,可以处理实际中存在异常值或是重尾现象的小域估计问题,并通过一个模拟案例进一步说明了基于分位数回归模型的小域估计方法可以得到更加稳健的估计量,挖掘更多的信息来提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。

关键词：分位数回归模型小域估计混合模型稳健估计量

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高等教育发展对收入不平等的影响——基于分位数回归模型的研究

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北京交通大学学报（社会科学版） 2016年第1期15卷 138-144页

作者：卜振兴南开大学经济学院天津300071

运用分位数回归模型,探讨高等教育发展对收入不平等的影响。研究发现,高等教育发展和城市化可以减少收入不平等,而经济增长和失业会加剧收入不平等状况。为了更好地发挥高等教育在缩小收入差距中的作用,高等教育资源应该向经济不发达地... 详细信息

运用分位数回归模型,探讨高等教育发展对收入不平等的影响。研究发现,高等教育发展和城市化可以减少收入不平等,而经济增长和失业会加剧收入不平等状况。为了更好地发挥高等教育在缩小收入差距中的作用,高等教育资源应该向经济不发达地区和低收入人群倾斜;全面提升高等教育办学质量和水平,进一步提高高等教育入学率;降低高等教育入学门槛,大力发展职业教育。

关键词：高等教育收入不平等分位数回归模型

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单位体制、社会保障与城市居民消费——基于分位数回归模型分析

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西北人口 2012年第6期33卷 37-40页

作者：马凤鸣中山大学社会学与人类学学院广州510275 西南大学政治与公共管理学院重庆400715

使用城镇住户调查的个体数据,检验了不同单位体制下福利和社会保障对城市居民消费的影响。研究结果表明,城市居民消费受家庭收入和户主教育程度影响的同时,福利保障和社会保障对消费有显著的正向作用,但这种影响主要存在于中、低消费水... 详细信息

使用城镇住户调查的个体数据,检验了不同单位体制下福利和社会保障对城市居民消费的影响。研究结果表明,城市居民消费受家庭收入和户主教育程度影响的同时,福利保障和社会保障对消费有显著的正向作用,但这种影响主要存在于中、低消费水平的家庭中,对消费水平较高的家庭而言,保障状况对其并没有显著影响。此外,收入和社会保障对消费的影响存在着相互削弱的关系。

关键词：单位体制社会保障福利保障消费分位数回归模型

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基于波动率的货币与产出关系检验--来自分位数回归模型的新证据

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企业经济 2012年第8期31卷 177-180页

作者：马昕田刘金全吉林大学数量经济学专业吉林大学数量经济研究中心吉林长春130012

本文使用1991年1月到2012年3月的样本数据对货币波动率和实际产出波动率之间的关系进行了检验。首先,应用GARCH模型度量货币波动率和产出波动率,进而对二者进行了Granger因果关系检验,发现我国货币供给增长率及其波动率对实际产出增长... 详细信息

本文使用1991年1月到2012年3月的样本数据对货币波动率和实际产出波动率之间的关系进行了检验。首先,应用GARCH模型度量货币波动率和产出波动率,进而对二者进行了Granger因果关系检验,发现我国货币供给增长率及其波动率对实际产出增长率及其波动率具有解释和预测能力。其次,使用分位数回归模型研究产出波动率在较小(低分位数)和较大(高分位数)时对货币供给量M0和M1波动率的不同反应程度。最后,提出了稳定产出增长,防止产出剧烈波动的货币政策建议。

关键词：货币波动率产出波动率 GARCH模型分位数回归模型

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基于分位数回归模型的云南省地震巨灾债券设计及定价研究

基于分位数回归模型的云南省地震巨灾债券设计及定价研究

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作者：任皓月云南财经大学

学位级别：硕士

云南省是中国大陆西南边陲、地处青藏高原东南缘,被地中海--喜马拉雅地震带和欧亚地震带两大地震带覆盖。印度板块和亚欧板块不断的挤压与相互作用显著影响了云南省的地质结构,这种结构的变化会导致地震灾害频繁发生,甚至会引起省内不... 详细信息

云南省是中国大陆西南边陲、地处青藏高原东南缘,被地中海--喜马拉雅地震带和欧亚地震带两大地震带覆盖。印度板块和亚欧板块不断的挤压与相互作用显著影响了云南省的地质结构,这种结构的变化会导致地震灾害频繁发生,甚至会引起省内不同地区地震多次发生,因此云南省是是全球地壳运动最猛烈的地区之一。同时,由于云南省内农民房屋建筑结构更容易损坏,云南省地震灾害通常具有“小震致大灾,中强震致巨灾”的特点。1992-2020年的29年间,云南省平均每年发生5级以上地震3.52次,平均每年因5级以上地震造成直接损失228,480万元,而且随着经济的迅速发展,损失额度也在不断增加。其中造成损失较多的是2014年景谷发生的6.6级地震,造成直接经济损失511,020万元,以及2014年鲁甸发生的6.5级地震,造成直接经济损失1,984,900万元,严重阻碍了人民的生产生活以及云南省的经济发展。针对这一现象,我国2016年“十三五”规划明确指出:“中国要加快建立巨灾保险制度,建立政府推动、市场运作、风险共担的多层次巨灾保险体系”;2020年“十四五”规划也提到:“完善国家应急管理体系,加强应急物资保障体系建设,发展巨灾保险,提高防灾、减灾、抗灾、救灾能力”。在规划的指导下,中再产险发起的巨灾债券在香港成功发行。该债券保障标的为国内台风风险,募集金额3000万美元,是第一个成功在香港设立特殊目的机构,并成功发行的债券。尽管如此,巨灾债券产品在我国仍然不够成熟,对债券的设计以及损失规模的估计是关系到债券能否发行成功的重点。不同的设计方式会影响到债券的收益率,进而影响到市场对债券的购买热情;而不同的估计方法会影响债券产品承担损失的确定,进而影响债券分担风险的能力。因此,本文将基于云南省地震损失的分析,探讨地震巨灾债券的设计与定价问题。本文的研究内容主要包括以下几个方面:第一、分析了发行巨灾债券的必要性和可行性,为后续研究建立基础;第二、对地震巨灾债券的各类必要参数进行了设计。主要设计了一年期,针对一次地震巨灾损失进行赔付的债券。在设计过程中,主要根据我国资本市场投资者风险承受能力的不同,设计了不同风险等级、不同本金扣除额的巨灾债券,同时详细描述了地震巨灾债券的主要参与者及运作方式;第三、利用分位数回归模型对云南省地震巨灾损失数据进行拟合,根据分位数估计结果计算地震巨灾损失的在险值(Va R)。同时,经过对云南省地震数据进行分布拟合发现,对数正态分布可以很好的刻画云南省地震震级,因此利用蒙特卡洛模拟方法得到不同置信水平下地震损失的Va R;第四、采用Va R作为衡量地震风险的指标,并在此基础上设计了多层次的地震巨灾风险分摊体系:将75%-95%置信区间的在险价值作为巨灾债券风险分摊额度的上限与下限,低于下限的部分由保险公司及再保险公司承担,高于上线的部分由政府财政承担。根据对应的Va R来确定云南省地震巨灾债券的触发条件以及赔付概率,以此为依据对巨灾债券进行定价。本文结构如下:第一章分析了本文的研究背景及意义,并对国内外的研究进行综述。第二章分析了我国发行以云南省地震风险为标的的地震巨灾债券的必要性及可行性,指出我国亟需对巨灾债券类产品的发行进行研究。第三章描述了地震巨灾债券的运作方式及其主要参与者,并对巨灾债券的类型进行划分,总结了常见的巨灾债券定价模型。第四章利用分位数回归模型对云南省地震损失进行回归,同时通过对云南省地震次数的拟合,结合蒙特卡洛模拟方法,得到不同置信区间的在险价值以及达到触发条件的概率。第五章对云南省地震巨灾债券进行设计,利用分层定价理论对巨灾债券进行定价。第六章总结了全文观点并提出政策建议。

关键词：地震巨灾债券分位数回归模型在险价值巨灾损失分摊

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黄金、石油和美元的互动关系 ——基于GARCH族模型和分位数回归模型的研究

黄金、石油和美元的互动关系 ——基于GARCH族模型和分位数回归模...

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作者：徐沛宏浙江工商大学

学位级别：硕士

黄金作为公认的硬通货,石油作为工业原料的代表,美元作为金融交易中的基础货币,(G.O.D)三者存在着特殊的联系。在一定程度上,三者也直接影响了国际金融形势的变化与发展。近期,黄金价格、原油价格和美元指数的同时大幅变动也得到了投资... 详细信息

黄金作为公认的硬通货,石油作为工业原料的代表,美元作为金融交易中的基础货币,(G.O.D)三者存在着特殊的联系。在一定程度上,三者也直接影响了国际金融形势的变化与发展。近期,黄金价格、原油价格和美元指数的同时大幅变动也得到了投资者的重点关注,因此研究三者的互动关系是有意义的。本文首先从黄金、石油和美元的性质出发,结合历史发展趋势,在理论上分析三者之间的互动关系。其次,本文选取了1986年至2015年三者的价格数据,利用VAR模型及相关检验讨论其长期稳定关系。再次,进一步利用GARCH模型和加入外生变量的EGARCH模型讨论三者收益率的波动性特征及其相互间的影响关系。然后,本文利用DCC-GARCH模型讨论三者两两间的动态相关关系。最后,再利用分位数回归模型分阶段讨论三者各分位点的相关系数变化情况。本文研究发现：第一,三者价格具有长期的稳定关系；第二,三者波动性持续程度高,其中石油价格收益率的波动性最强烈,石油和黄金收益率的不对称波动比较明显,存在杠杆效应,而且石油和美元指数收益率的波动性会缓冲黄金收益率的波动性；第三,三者的动态条件相关系数显示其互动关系呈阶段性变化趋势；第四,阶段性分位数回归分析显示,黄金与美元之间保持着长期稳定的负相关关系,石油与美元的反向关系从2001年后逐渐形成。根据黄金、石油和美元三者互动关系的动态衍化特征,本文提出的投资和政策建议是：一、投资黄金需格外谨慎；二、在石油和美元负向关系逐渐加深的背景下,美国逐步退出宽松货币政策所引起的油价下降可视为另一种模式的量化宽松,中国应抓住机遇,合理建立协调的G.O.D储备。

关键词：黄金石油美元 DCC-GARCH模型 EGARCH模型分位数回归模型

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Φ-混合样本下分位数回归模型回归系数的经验似然置信区域

Φ-混合样本下分位数回归模型回归系数的经验似然置信区域

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作者：韦盛学广西师范大学

学位级别：硕士

经验似然是一种非参数推断方法,最早是由Owen（1988）提出的;随后Chen,S.X.和*** （1993）引入光滑经验似然方法去构造分位数的置信区间;Yoon-Jae Whang（2004）引用光滑经验似然方法,在样本独立同分布的情况下,讨论线性分位数模型的回... 详细信息

经验似然是一种非参数推断方法,最早是由Owen（1988）提出的;随后Chen,S.X.和*** （1993）引入光滑经验似然方法去构造分位数的置信区间;Yoon-Jae Whang（2004）引用光滑经验似然方法,在样本独立同分布的情况下,讨论线性分位数模型的回归系数的置信区域.然而对于相依样本,情况比较复杂.本文主要讨论了强平稳φ-混合样本下,线性分位数回归模型系数的经验似然置信区域,得到了类似于独立情形时的结果. 本文考虑线性分位数回归模型为: Yi ∈R为可观测的相依变量,Xi为k 维回归向量β0为k 维的未知回归系数,Ui为不可观测误差,满足P[Ui ≤0|Xi]=q, a.s.,（?）i≥1,其中0 < q <1. （X1 , Y1） ,…, （X_n ,Y_n ）是来自总体（ X , Y） ∈Rk×R的强平稳φ-混合样本,本文的目标是构造β0的渐进置信区域.我们考虑如下的估计方程: 其中I（·）为示性函数.由于上述估计方程不是光滑,故考虑对示性函数进行渐进光滑,我们引入连续有界核函数K（u） ,其有紧支撑[-1,1],且满足对某个r≥2,

关键词： φ-混合光滑经验似然分组经验似然分位数回归模型置信区域

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带删失协变量的分位数回归模型的经验似然推断及其应用

带删失协变量的分位数回归模型的经验似然推断及其应用

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作者：吴晓飞浙江工商大学

学位级别：硕士

删失数据是指在某种情况下,样本值不能被完全观测到的不完整的数据。它的出现使得数据处理和分析变得复杂。如何选择合适的方法对不完整数据集进行分析始终是数据处理的难题。一种最简易的处理方式就是将删失数据直接剔除,但该方法容易... 详细信息

删失数据是指在某种情况下,样本值不能被完全观测到的不完整的数据。它的出现使得数据处理和分析变得复杂。如何选择合适的方法对不完整数据集进行分析始终是数据处理的难题。一种最简易的处理方式就是将删失数据直接剔除,但该方法容易对结果造成较大的偏差。随着对删失数据研究的深入,多重插补法应运而生。Rubin(1977)系统归纳了多重插补法的思想及理论框架,通过模拟的思想实现了不完整数据的多重插补,避免了直接剔除数据造成的信息损失。此外,学术界存在的删失数据研究成果很多都是关于响应变量删失问题的,对协变量删失问题的研究仍处在初级阶段。本文基于国内外相关文献,拟在分位数回归技术和经验似然推断方法的基础上,对协变量中存在的删失数据进行多重插补,并对模型参数进行经验似然推断。首先,基于分位数回归方法估计删失协变量的条件密度,并运用多重插补方法,对协变量中存在的删失数据进行多次填补。随后,在插补后的完整数据集上构造了模型参数的经验似然比统计量,并估计了参数的经验似然置信域。最后,本文对所提出的多重插补方法(IEL)与直接删除删失数据方法(CEL)得到的结果进行对比分析。本文的主要结构如下:前两章主要概述研究背景及国内外研究现状,并对删失分位数回归、多重插补和经验似然等方法进行详细的理论介绍。第三章详细介绍本文所提出来的基于分位数回归的多重插补方法,并探讨了如何构造相应的经验似然置信域。基于以上方法的论述,本文针对同方差和异方差两种线性模型进行了蒙特卡洛模拟研究。运用多重插补方法填补删失数据,并将所得的经验似然平均置信区间长度与直接将删失数据剔除方法得到的平均区间长度进行比较。最后,本文将提出的多重插补方法运用于2007-2008年美国健康和营养数据中,研究C反应蛋白对血压的影响。模拟和实证结果表明,本文所提出的多重插补方法(IEL)比直接将删失数据删除方法(CEL)有更小的标准误差和更短的平均置信区间。因此,相对于传统的删失数据处理方法来说,本文所提出的多重插补方法是有效且可行的。

关键词：删失数据分位数回归模型多重插补法经验似然推断

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高维分组数据的分位数回归模型及其应用

高维分组数据的分位数回归模型及其应用

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作者：刘栋山东财经大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来，每时每刻都会产生大量的信息，随着计算机技术的发展，也有能力存储海量的数据并对其进行运算和处理，但是数据类型和数据结构的多样性以及数据量的指数性增长给数据分析、挖掘造成了很大的障碍。为了满足实际生... 详细信息

随着大数据时代的到来，每时每刻都会产生大量的信息，随着计算机技术的发展，也有能力存储海量的数据并对其进行运算和处理，但是数据类型和数据结构的多样性以及数据量的指数性增长给数据分析、挖掘造成了很大的障碍。为了满足实际生活中的需求，就需要研究高维问题下的统计模型及其应用范围，通过高维问题的变量筛选等方法筛选出有用的信息，降低数据的维度，把高维问题转化为低维问题，降低分析难度。另外，考虑到数据可能会具备分组结构，在建模分析时也应该将其考虑在内，因为分组结构本身也是一个重要信息，如果不考虑分组结构的话可能会丢失重要信息，得出错误的结论。因此对高维分组数据进行降维时，需要在变量筛选的同时提取出分组信息。\n 在回归问题中当自变量的个数较多时可以使用lasso的方法进行变量筛选和参数估计，但是传统的回归模型中要求随机误差项服从正态分布，这个要求在大数据时代比较苛刻，因为海量的数据总会出现异常值，出现不满足要求的情况，例如许多的金融数据都普遍存在尖峰厚尾的情况，如果数据带有分组结构，那么要求每组数据都不存在尖峰厚尾的情况会更加难以满足，回归的结果就会存在偏差，受异常值的干扰较大。因此在实际应用中需要使用一种稳健估计来提升模型抗干扰的能力，一般情况下可以使用分位数回归来代替传统的回归模型。另外，采用分位数回归也可以度量不同分位点下自变量和因变量的关系。\n 本文主要研究带有分组结构的分位数回归模型的变量筛选问题，提出了高维分组数据的分位数回归模型，通过对系数进行分解来反映分组数据结构，通过对分解的系数进行1范数惩罚来完成每一个组的变量筛选。在此基础上，提出了更为简单的方法来求解目标函数，并举例说明了该方法的应用范围。其次，本文利用计算机模拟的方法验证了此模型在有限样本下变量筛选的效果很好，回归系数的估计也十分稳健。最后，将所提的模型应用于乳腺浸润癌的基因筛选上，通过查阅PubMed的生物医学论文发现所得的结论与先验知识和实验一致，模型在实际应用中的效果比较好。

关键词：高维分组数据变量筛选分位数回归模型稳健估计

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