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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

76 篇 学位论文
37 篇 期刊文献

馆藏范围

113 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

102 篇 理学
- 99 篇 数学
- 94 篇 统计学（可授理学、...
101 篇 经济学
- 101 篇 应用经济学
7 篇 管理学
- 7 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 工学
- 2 篇 计算机科学与技术...
2 篇 医学
- 1 篇 基础医学(可授医学...
- 1 篇 公共卫生与预防医...

主题

113 篇 单指标模型
21 篇 变量选择
13 篇 分位数回归
11 篇 经验似然
9 篇 纵向数据
7 篇 函数型数据
7 篇 复合分位数回归
6 篇 渐近正态性
5 篇 b-样条
5 篇 局部线性估计
5 篇 异方差
5 篇 b样条
5 篇 参数估计
4 篇 缺失数据
4 篇 高维数据
4 篇 m-估计
3 篇 函数型主成分分析
3 篇 测量误差
3 篇 逆概率加权
3 篇 方差估计

机构

9 篇 华东师范大学
8 篇 北京工业大学
6 篇 东华大学
5 篇 上海财经大学
5 篇 浙江财经大学
4 篇 江苏师范大学
3 篇 东南大学
3 篇 复旦大学
3 篇 国立台湾大学
3 篇 山东大学
3 篇 长春工业大学
3 篇 郑州大学
3 篇 重庆大学
3 篇 中南财经政法大学
3 篇 西安工程大学
3 篇 南京理工大学
3 篇 云南大学
3 篇 中国科学技术大学
2 篇 大连理工大学
2 篇 兰州理工大学

作者

6 篇 薛留根
3 篇 张霞峰
3 篇 刘璇
2 篇 朱仲义
2 篇 zhu zhong-yi
2 篇 向雪飞
2 篇 王鹏飞
2 篇 xue liu-gen
2 篇 程礼磊
2 篇 罗双华
2 篇 liu xuan
2 篇 luo shuang-hua
2 篇 xue liugen
2 篇 常二中
2 篇 zhang xia-feng
2 篇 沈愈腾
2 篇 李建波
2 篇 王心愉
2 篇 杨紫微
2 篇 林路

语言

111 篇 中文
2 篇 英文

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共 113 条记录，以下是101-110 订阅

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排序：

部分函数型模型的统计推断

部分函数型模型的统计推断

引用

作者：杨荣贵州大学

学位级别：硕士

在大数据时代下,随着收集和存储数据的技术的发展,获得的数据也越来越复杂,函数型数据就是其中一类具有函数特性的复杂数据。在对函数型数据的建模分析中,我们会遇到这样的情形,一部分协变量是函数型数据,另外一些协变量是实值的。本文... 详细信息

在大数据时代下,随着收集和存储数据的技术的发展,获得的数据也越来越复杂,函数型数据就是其中一类具有函数特性的复杂数据。在对函数型数据的建模分析中,我们会遇到这样的情形,一部分协变量是函数型数据,另外一些协变量是实值的。本文基于这样的混合数据,研究单指标部分函数型模型的参数估计问题。首先,利用K-L(Karhunan-Loève)展开对函数型协变量展开表示,获得协方差函数的特征值与特征函数,并结合函数型主成分分析方法对模型的函数部分及未知斜率函数进行估计;其次,采用三次B样条对单指标部分的连接函数进行估计;其中指标参数的估计,采用“去一分量”法对其进行处理后,再利用Levenberg-Marquardt迭代优化的方法进行估计;最后结合最小二乘估计方法构造损失函数,给出模型的估计。在一定假设条件下,给出了模型未知参数估计量的收敛速度。同时证明了所得估计的渐近正态性和相合性。

关键词：函数型数据函数型主成分分析 B样条部分函数型模型单指标模型

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纵向数据的贝叶斯单指标Expectile回归分析方法

纵向数据的贝叶斯单指标Expectile回归分析方法

引用

作者：崔笛中国科学技术大学

学位级别：硕士

纵向数据是医学、经济学、社会学中常见的数据类型，其本质特点在于重复观测之间是相关的，刻画数据分布的尾部特征是研究者关心的问题。为此，本文提出纵向数据的单指标expectile回归模型。我们采用完全贝叶斯的方法去拟合模型，假定... 详细信息

纵向数据是医学、经济学、社会学中常见的数据类型，其本质特点在于重复观测之间是相关的，刻画数据分布的尾部特征是研究者关心的问题。为此，本文提出纵向数据的单指标expectile回归模型。我们采用完全贝叶斯的方法去拟合模型，假定随机误差项服从不对称正态分布提供了贝叶斯推断的机制。纵向数据的组内相关性通过引入随机效应来刻画。自由节点的B样条用于估计单指标模型中的未知连接函数，这种方法的插值节点个数和位置是不断变化的。插值节点的变化导致了模型参数维数的变化，为了从变维数的模型中抽样，我们设计了一个有效的可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛算法来抽取目标后验分布的样本。模拟研究和实际数据的分析证实了方法的有效性，同时还比较了expectile回归和分位数回归各自的优缺点。

关键词：贝叶斯统计纵向数据单指标模型

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观测性研究中个体处理效应的估计

观测性研究中个体处理效应的估计

引用

作者：姚迈中南财经政法大学

学位级别：硕士

近年来有关因果推断的研究得到了快速的发展,其中观测性研究广泛运用在政策评估、医疗和互联网等领域中。基于倾向得分的因果效应估计方法在观测性研究中被经常使用,然而该法在实际应用中往往会存在模型被错误估计的问题;如果是非参数... 详细信息

近年来有关因果推断的研究得到了快速的发展,其中观测性研究广泛运用在政策评估、医疗和互联网等领域中。基于倾向得分的因果效应估计方法在观测性研究中被经常使用,然而该法在实际应用中往往会存在模型被错误估计的问题;如果是非参数方法在协变量维度过高时又会存在“维度灾难”的问题。此外,随着数据价值越来越受到重视,人们除了关注总体的平均因果效应外,更加关注异质数据下的个体处理效应。本文通过单指标模型和神经网络模型来估计观测性研究中个体的处理效应。本文以潜在结果框架为基础,研究观测性研究中个体处理效应的估计方法。首先,针对因果推断中参数和非参数模型的缺点,构建半参数框架下的单指标模型,通过该模型将多维协变量降至一维,再通过合适的连接函数来估计个体处理效应函数。通过大量的模拟实验评估模型效果,并将其运用在艾滋病临床数据集中,评估辅助治疗手段对艾滋病治疗效果的影响。然后从算法的角度出发,打破模型的限制,构建元学习框架下的集成神经网络模型,通过大量的数值模拟评估模型的效果,将模型运用到美国居民调查数据中来研究养老金计划对员工金融净资产存量的因果效应。研究结果表明:(1)在观测性研究中,半参数框架下单指标模型的未知参数估计具有无偏性。通过该模型能够很好的了解协变量与相响应变量之间的对应关系,模型的解释性也更好。(2)对于神经网络的方法而言,无论模型是否被误设,通过元学习中的X-learner方法估计得到的个体处理效应估计偏差较小,同时模型估计的稳定性也更好。随着数据量的增大,集成神经网络模型的拟合效果有进一步的提高;(3)对两个实际数据集的分析中,艾滋病临床数据集作为生物医学数据集,个体处理效应的估计可以更好的评估不同治疗手段的效果。得出结论:在总体上,接受辅助治疗对艾滋病治疗效果有正向影响但具体效果有异质性。美国居民调查数据分析中,得出结论:养老金计划对金融净资产有正向作用且个人的金融净资产增加随着该个体选择有养老金企业工作的概率增加而增加。

关键词：因果推断倾向得分个体处理效应单指标模型神经网络

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海量数据下的单指标复合分位数回归

海量数据下的单指标复合分位数回归

引用

作者：杨紫微东华大学

学位级别：硕士

现有关于海量数据的研究大都基于线性模型.线性回归模型是最经典且应用最广泛的模型,然而当数据点不服从线性关系时,此时采用线性回归模型的拟合效果不好,而单指标模型作为一种半参数模型不仅可以有效的解决这一问题而且可以避免\"... 详细信息

现有关于海量数据的研究大都基于线性模型.线性回归模型是最经典且应用最广泛的模型,然而当数据点不服从线性关系时,此时采用线性回归模型的拟合效果不好,而单指标模型作为一种半参数模型不仅可以有效的解决这一问题而且可以避免\"维数诅咒\".对单指标模型的研究方法一般采用最小二乘法,但由于最小二乘法的条件比较苛刻,而复合分位数可以有效的避免最小二乘的不足且挖掘的信息更丰富,特别在非正态误差下,复合分位数回归比最小二乘更有效.因此本文采用单指标复合分位数回归的思想对海量数据进行研究.\n 第二章中,我们研究单指标模型中的参数估计问题.近年来,加权复合分位数方法已被推广到单指标模型中,但是目前单指标模型的加权复合分位数回归方法(WCQR)大都涉及算法的迭代问题,且在第三章中我们需要研究海量数据,它具有时效性的要求.因此,本文提出了一种非迭代的复合分位数回归估计算法,并给出估计量的渐近分布,同时通过模拟和实证研究验证了该方法的有效性.\n 第三章中,我们将非迭代的复合分位数回归方法(NIWCQR)推广到海量数据集中进行研究.由于计算机主存储器和分析能力的局限性,致使单个计算机无法分析海量数据.因此,我们首先将整个数据集划分为若干个子集,使得单个计算机能够分析数据,其次对每个子集中的数据采用NIWCQR估计方法,最终利用每个子集的统计量得到聚合估计量,并证明其统计性质与全数据下相同.并且本文利用了模拟和实际案例说明了所提出方法的运算速度和估计的精确性.

关键词：海量数据单指标模型复合分位数回归

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基于STSS模型的改进及其应用

基于STSS模型的改进及其应用

引用

作者：匡婵西南交通大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,涉及各个领域的大量数据蕴含着丰富的时空信息。一些时空数据集不仅规模庞大,还包含着各种不同的信息变量,并且数据变化存在明显的周期性,因此用合适的表达来描述这类时空数据的特征具有重要... 详细信息

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,涉及各个领域的大量数据蕴含着丰富的时空信息。一些时空数据集不仅规模庞大,还包含着各种不同的信息变量,并且数据变化存在明显的周期性,因此用合适的表达来描述这类时空数据的特征具有重要意义。本文在Joshua等提出的STSS模型基础上,引入协变量和周期项对响应变量的影响;基于STSS模型中提出的惩罚样条回归方法,来对大规模数据进行平滑处理,同时还考察了协变量和周期性对观察变量的影响,这样的结合使得改进的模型能更全面、更贴合实际地描述时空数据的结构和变化。首先本文在STSS模型的基础上进行改进,加入协变量函数和周期函数。为了扩大模型的适用范围,协变量函数使用的是单指标模型,该模型既保留了原有的解释性,又能实现数据降维;周期函数则考虑了不同长度的周期描述,以捕捉数据更真实的周期性。给出了改进模型的数学表达形式,并结合惩罚样条估计法提出了改进模型的估计方法,并对算法进行了总结,本文还讨论了估计的渐近性质和进行了理论的证明。然后通过Monte-Carlo的方法进行数值仿真模拟,其结果显示了本文提出的模型具有很好的拟合效果,通过与其他模型的比较结果展现了本文模型良好的适用性。最后对美国Colorado州中57个站点2000年1月到2020年12月的月平均温度数据进行建模分析,通过模型对比结果验证了本文模型的有效应用,具有实际意义。

关键词：时空数据 STSS模型单指标模型周期函数基函数

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混合函数型数据下Logistic回归模型的惩罚估计

混合函数型数据下Logistic回归模型的惩罚估计

引用

作者：金宛霖长春工业大学

学位级别：硕士

函数型数据目前是一类较为重要的数据类型,被广泛应用于诸多领域,例如气象学、经济学、生物学、医药学等,因此有关函数型数据的分析受到了诸多学者的关注。随着科学技术的发展,数据的形式越来越复杂,可能会遇到其他类型数据与函数型数... 详细信息

函数型数据目前是一类较为重要的数据类型,被广泛应用于诸多领域,例如气象学、经济学、生物学、医药学等,因此有关函数型数据的分析受到了诸多学者的关注。随着科学技术的发展,数据的形式越来越复杂,可能会遇到其他类型数据与函数型数据混合的混合数据。本文针对响应变量为二分类,协变量为函数型和数值型混合数据的情形,建立Logistic回归模型,并将其划分为混合函数型数据下Logistic部分线性模型和混合函数型数据下Logistic部分单指标模型,对上述这两种模型的惩罚估计和实际应用问题展开了研究。对于协变量为混合函数型数据的Logistic部分线性模型,首先我们构建该模型的极大似然函数,求得其对数似然函数表达式。其次,我们使用B-样条基函数对系数函数进行基展开,并结合粗糙度惩罚和稀疏惩罚得到回归参数和系数函数的惩罚似然估计。通过数值模拟验证估计方法的有效性,结合空子区间和非空子区间的积分平方误差的变化,认为提出的估计方法在不同情况下具有良好的表现性。同时针对模型中线性部分进行模拟设置,设定不同的维数、样本量及不同的惩罚方法,并计算线性部分系数变量选择的评价估计效率。结合函数型部分和线性部分的模拟结果,可以发现提出的估计方法能很好地识别空子区间和零向量。最后运用该模型来拟合肉类光谱数据,发现光谱数据的波长范围除去在[960nm,980nm]时,光谱数据对肥胖特征的判定有显著影响。构建混合函数型数据下Logistic部分单指标模型,可以发现该模型不仅可以避免“维度灾难”,同时还能保持非参数模型的灵活性。因此,我们对协变量为混合函数型数据的Logistic部分单指标模型的参数估计和变量选择问题进行了研究。首先求得对数似然函数,使用B-样条来估计系数函数和逼近未知单指标函数,得到Logistic部分单指标模型的惩罚似然估计,结合SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)惩罚,通过牛顿迭代算法获得系数函数和指标系数的估计。对单指标部分参数的变量选择采用SCAD惩罚的方法,通过数值模拟来展示估计方法的稳健性和良好的有限样本表现。最后我们通过对2017年气象数据的实例分析,展示了所提出的估计方法的合理性和有效性。本文提出的估计方法丰富了混合函数型数据下Logistic模型的研究,两部分研究得到的结论将有助于我们更好地分析和解决在医药学、经济学和生物学等各个领域中遇到的实际问题。

关键词：函数型数据 Logistic回归模型单指标模型 B-样条函数型SCAD

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连续因果溢出效应的半参数双重稳健估计

连续因果溢出效应的半参数双重稳健估计

引用

作者：姚雨婷兰州大学

学位级别：硕士

许多实验和观察性研究都受到单位间干扰的影响.当一个单位的处理对另一单位的潜在结果产生影响时就出现了干扰,即溢出效应.由于以往的研究大多集中在二元处理的情况下,连续处理的溢出效应很少被考虑且大多数方法是基于倾向性评分法的延... 详细信息

许多实验和观察性研究都受到单位间干扰的影响.当一个单位的处理对另一单位的潜在结果产生影响时就出现了干扰,即溢出效应.由于以往的研究大多集中在二元处理的情况下,连续处理的溢出效应很少被考虑且大多数方法是基于倾向性评分法的延伸.因此,本文提出了在连续处理情况下的因果溢出效应的半参数双重稳健估计量.在虚拟事实框架下,本文通过社会网络结构来分析溢出效应,并在相邻处理的平稳个体处理值假设下,通过单指标模型回归伪结果(?)构建了溢出效应的半参数双重稳健估计量.首先,基于双重稳健映射构建效率影响函数,并在效率影响函数中找到伪结果,其中参数由单指标模型进行指标系数的估计.其次,针对溢出效应带来的个体处理和相邻处理的双内生变量问题,在个体处理Ti和相邻处理Si上构造伪结果的回归,即采用单指标模型估计联系函数φ(q).最后,本文给出了溢出效应的半参数双重稳健估计量的一致性定理(定理3.2)和正态性定理(定理3.3),同时给出了对应定理的证明.研究发现所提出的估计量具有良好的性质,即在找到一个双重稳健映射后,只要正确指定了两个厌恶函数中的一个,在个体处理和相邻处理都存在的情况下,该映射的条件期望等于感兴趣的剂量反应曲线函数.同时,单指标模型可以将双重稳健构造引入到溢出效应上也可反映变量间的交互作用.本文所提出的连续因果溢出效应的半参数双重稳健估计是对以往研究的有益补充,既研究了连续处理的情况,又考虑了模型的双重稳健性,并可以自然地结合一般的机器学习方法进行估计.

关键词：溢出效应双重稳健性单指标模型连续处理半参数估计

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系统性风险中不同市场贡献度的识别研究

系统性风险中不同市场贡献度的识别研究

引用

作者：李蕾蕾华中师范大学

学位级别：硕士

自1978年改革开放以来,我国顺应全球化趋势的时代大潮,积极融入全球金融市场。经过四十多年的发展,我国金融体系与世界金融体系早已密不可分,外部的风险对我国金融体系的影响也越来越大。在经历数十年高速的粗放式发展之后,我国经济发... 详细信息

自1978年改革开放以来,我国顺应全球化趋势的时代大潮,积极融入全球金融市场。经过四十多年的发展,我国金融体系与世界金融体系早已密不可分,外部的风险对我国金融体系的影响也越来越大。在经历数十年高速的粗放式发展之后,我国经济发展已经站在一个重要拐点,以往以投资拉动经济增长的做法已经不适合当前的中国。与此同时,系统性风险在各部门不断累积。因此,在这个拐点,防范系统性金融风险的爆发、找准新的发展方向,对我国十分重要。我国以往关于系统性风险的识别研究,主要是通过MES或CoVaR的方法对单个金融机构进行识别。这种做法能够识别出对系统性风险影响较大的单个金融机构,但是忽视了中观层面的各个市场或行业对系统性风险的影响。但实际上,系统性风险与各个市场的运行情况紧密相关,市场风险相比较于单个金融机构风险对宏观系统性风险的影响也更大。而且不论是MES还是CoVaR都是以收益率对应风险,在具体的风险识别中存在一定的误差。为了解决以上问题,本文先用分位数回归模型将单个市场的风险估计出来,而后建立单指标模型来识别重要性市场。这种以风险识别风险的方法比以往的方法都更加直接,并且,单指标模型灵活的函数形式也会大大的提高了模型的准确度。本文对系统性风险与各个市场的关系进行梳理,选择股票市场、债券市场、外汇市场以及商品市场作为主要市场。并选取2008年1月—2020年6月数据建立分位数回归模型,以估计出四个市场的风险。并对四个市场的风险积聚效应以及影响因素做出分析。数据分析结果显示:在5%分位点,四个市场均存在不同程度的风险积聚效应,其中商品市场前一期收益率对当期风险影响最大;宏观经济上行对三个市场具有分散风险的作用,对外汇市场却有加剧风险的作用。估计出四个市场的风险之后,建立单指标模型来识别重要性市场。数据分析结果显示:5%分位点下四个市场对系统性风险影响大小顺序的是外汇市场、股票市场、商品市场以及债券市场;四个市场联合风险大于30%时,系统性风险积累速度加快。最后根据计量结论,从四个方面提出四点政策建议。

关键词：单指标模型分位数回归模型系统性风险

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自变量向量多元混合正态分布假设下基于分布加权最小二乘的变量选择

自变量向量多元混合正态分布假设下基于分布加权最小二乘的变量选...

引用

作者：叶忠昌云南财经大学

学位级别：硕士

非参数或半参数回归问题中,自变量向量维数较高时,回归函数的拟合将会变得困难。因此,在拟合之前对自变量进行筛选,是一个非常必要的步骤。然而,由于非参数和半参数回归中并不对回归函数的形式做出很具体的假设,故常用的自变量选择方法(... 详细信息

非参数或半参数回归问题中,自变量向量维数较高时,回归函数的拟合将会变得困难。因此,在拟合之前对自变量进行筛选,是一个非常必要的步骤。然而,由于非参数和半参数回归中并不对回归函数的形式做出很具体的假设,故常用的自变量选择方法(如:LASSO,SCAD等)通常不能直接适用于非参数或半参数模型。若能不依赖于回归函数形式而找到自变量向量的少数几个线性组合,使得在给定这几个线性组合之时,因变量与所有自变量相互条件独立,则所有回归信息实际上已全部包含在因变量与这些线性组合的关系里,如此,就可以通过对线性组合的系数向量施加惩罚而得到稀疏的组合系数向量,从而达到变量选择的目的。幸而目前已有许多寻找这样的自变量线性组合的理论和方法,这就是充分降维理论。如何基于充分降维理论进行非参数或半参数回归中的变量选择的问题已受到了关注,并已经有一些方法被提出,这些方法多依赖一定的分布假设,如:线性设计条件,常数条件方差等等。然而,现实中,这些分布假设得不到满足的情形并不罕见,比如,混合正态分布就并不满足这些条件。本文考虑当自变量向量服从混合正态分布时,如何基于充分降维方法进行单指标模型下的变量选择。我们设计的变量选择方法基于一种高效的充分降维方法—一分布加权最小二乘法。基本思路是,将分布加权最小二乘法推广到自变量向量服从混合正态分布的情形下,在此基础上,构造一个总体形式的目标函数,使得降维中心子空间中的某个非零向量是该目标函数的最小值点,然后,通过一个重抽样方法,获取该目标函数的样本形式,并在其上施加SCAD惩罚,从而获取降维中心子空间中的某个非零向量的压缩估计,完成变量选择。我们通过两个模拟示例对所提出的方法进行了说明。

关键词：单指标模型变量选择混合正态分布压缩估计分布加权最小二乘

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考虑投资者情绪的跨行业系统性风险传染效应分析

考虑投资者情绪的跨行业系统性风险传染效应分析

引用

作者：李明英贵州大学

学位级别：硕士

随着金融自由化和经济全球化的发展,各行业开始实施混业模式经营,行业间的联系变得更加紧密。与此同时,这种联系也强化了跨行业之间的风险传染,甚至可能对金融市场的稳定构成威胁。考虑到投资者情绪对金融市场一些“异象”的解释力,加... 详细信息

随着金融自由化和经济全球化的发展,各行业开始实施混业模式经营,行业间的联系变得更加紧密。与此同时,这种联系也强化了跨行业之间的风险传染,甚至可能对金融市场的稳定构成威胁。考虑到投资者情绪对金融市场一些“异象”的解释力,加之互联网的普及使得投资者情绪可以更快地通过网络传播而扩大,增加了金融市场的不确定性。鉴于此,有必要将投资者情绪考虑到系统性风险的研究中,探究行业投资者情绪对跨行业系统性风险溢出的影响。文章从行业的角度出发,构建了考虑行业投资者情绪指标的跨行业风险溢出网络。选取2014年2月21日-2022年9月14日申万一级行业分类中26个行业经济指标的日度数据。首先,基于偏最小二乘法构建行业的综合投资者情绪指标。然后,通过格兰杰因果检验构建有向网络,研究行业之间的情绪传染路径。最后,将情绪指标引入到系统性风险研究中,使用单指标模型构建行业间的风险关联网络,分析行业间的尾部风险溢出效应。实证结果表明:(1)行业间的投资者情绪存在传染现象,其中钢铁、公共事业、国防军工等行业的投资者情绪容易影响其它行业,也容易受其它行业的情绪影响。(2)投资者情绪会影响行业的风险溢出。将情绪指标引入模型,识别系统重要性行业为机械设备、商贸零售、家用电器、纺织服饰等行业。(3)不同时期的系统重要性行业各不相同。股灾时期,电子、电力设备行业为主要的风险贡献行业,银行、食品饮料等行业起到风险分散作用。对比疫情前后时期行业间的风险关联网络,发现银行业风险溢出受疫情影响较大,其风险溢出主要对象是房地产与非银行金融行业。综上,文章研究结果对监管部门预期出台相应政策具有建设性意义。

关键词：投资者情绪系统性风险单指标模型偏最小二乘法有向网络

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