检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与信息论坛 2015年第12期30卷 9-16页

作者：江海峰汪忠志安徽工业大学商学院安徽马鞍山243032 安徽工业大学数理学院安徽马鞍山243032

利用理论推导和蒙特卡洛模拟方法,研究非线性趋势数据生成模型中KPSS检验统计量、趋势项检验统计量分布规律,并总结出KPSS检验流程。理论研究表明,在原假设和备择假设成立时,相关检验统计量在大样本下都收敛到维纳过程的泛函,且KPSS检... 详细信息

利用理论推导和蒙特卡洛模拟方法,研究非线性趋势数据生成模型中KPSS检验统计量、趋势项检验统计量分布规律,并总结出KPSS检验流程。理论研究表明,在原假设和备择假设成立时,相关检验统计量在大样本下都收敛到维纳过程的泛函,且KPSS检验不能有效区分趋势类型,模拟研究也得出类似结论。实证研究显示,通过使用KPSS检验流程,可以精确确定数据生成过程。

关键词： KPSS检验单位根蒙特卡洛模拟模型误设

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房租资本化、模型误设与房地产投机泡沫:基于北京、上海和广州住房二级市场的研究

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世界经济 2008年第6期31卷 59-68页

作者：王艺明厦门大学财政系宏观经济研究中心 361005

本文主要研究投机泡沫是否存在于房地产价格中。本文考虑到模型误设和投机泡沫都表现为不可观测变量,因此构建了状态空间模型,并采用广义卡尔曼滤波法估计变动的风险贴水和模型误设变量。经验结果显示,若以固定利率无套利模型来拟合国... 详细信息

本文主要研究投机泡沫是否存在于房地产价格中。本文考虑到模型误设和投机泡沫都表现为不可观测变量,因此构建了状态空间模型,并采用广义卡尔曼滤波法估计变动的风险贴水和模型误设变量。经验结果显示,若以固定利率无套利模型来拟合国内房地产市场数据,会存在较严重的模型误设问题,从而无法判断是否存在投机泡沫。采用时变风险贴水房价模型则有较好的解释能力。研究发现北京和上海两地房地产市场存在显著的投机泡沫,而广州则相对不显著。

关键词：模型误设投机泡沫正交检验时变风险贴水广义卡尔曼滤波

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结构方程模型误设程度量化方法之探讨

结构方程模型误设程度量化方法之探讨

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作者：王力平国立台湾大学

学位级别：硕士

模拟研究在结构方程模型之发展与议题探讨上扮演关键角色，其中模型误设为一重要操弄变项，界定方式包括考量真实模型被忽略之参数的数目、误设模型统计考验之检定力，以及误设模型之RMSEA数值等取向。本研究采行图示法同步呈现此三取... 详细信息

模拟研究在结构方程模型之发展与议题探讨上扮演关键角色，其中模型误设为一重要操弄变项，界定方式包括考量真实模型被忽略之参数的数目、误设模型统计考验之检定力，以及误设模型之RMSEA数值等取向。本研究采行图示法同步呈现此三取向所得结果间之关系，考量三种模型类型，不同变项数目和参数数值，于图中绘制忽略单一参数、二参数与三参数之模型所对应的检定力与RMSEA数值。结果显示三方法间之关系受模型大小、参数数值与模型类型影响，建议后续结构方程模型模拟研究者可参考三方法间之关系，选择适合其研究议题的模型误设量化方法。

关键词：结构方程模型模拟研究模型误设

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结构方程模型误设之模拟研究：忽略非线性作用和方法变异

结构方程模型误设之模拟研究：忽略非线性作用和方法变异

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作者：林立中中原大学

学位级别：硕士

过去有关模型误设的研究偏重于线性作用，对于非线性作用误设的影响所知甚少，或在探讨非线性作用时，未能考虑方法变异可能造成的偏差估计，然而，此两种模型误设可能同时影响模型估计，因此，本研究旨在探讨非线性作用和方法变异误设... 详细信息

过去有关模型误设的研究偏重于线性作用，对于非线性作用误设的影响所知甚少，或在探讨非线性作用时，未能考虑方法变异可能造成的偏差估计，然而，此两种模型误设可能同时影响模型估计，因此，本研究旨在探讨非线性作用和方法变异误设对于预测效度、特质因素相关及其标准误的估计偏差影响，和适配指数的侦测能力。采用蒙地卡罗模拟法，架构七组误设模型，并且操弄特质因素相关、方法变异相关和方法变异占观察指标的解释量。研究结果显示，适配指数对于模型误设的侦测能力随着设计因子而变动，以χ2、SRMR、GAMMA、TLI、CFI和RNI较能够侦测模型误设，RMSEA的表现最差，无法侦测模型误设。在参数估计的影响上，方法变异误设低估线性作用之结构参数，偏差程度随设计因子的变化而异，对于非线性作用的估计影响较小，非线性作用误设会高估二次方作用或交互作用之预测效度，对于线性作用之结构参数的影响较小，当假设模型同时误设非线性作用和方法变异时，影响线性作用和非线性作用之结构参数的估计，然而，不会膨胀非线性作用的估计偏差程度。此外，模型误设会低估结构模型参数之标准误，影响假设考验，可能造成偏差的研究结论。透过本研究可以厘清此两种误设对于参数估计的共同影响，并且提供研究者在评估模型时，哪些适配指数较能够侦测模型误设。

关键词：蒙地卡罗模拟法方法变异非线性作用模型误设结构方程模型

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非线性趋势KPSS检验、模型误设与检验流程构建

非线性趋势KPSS检验、模型误设与检验流程构建

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中国数量经济学会2015年年会

作者：江海峰洪功翔黄永兴安徽工业大学商学院

一、引言自Phillips(1986)首次从理论上证明单位根导致伪回归以来,单位根检验日益受到重视。根据假设设定形式分为两类:以存在单位根为原假设(本文称为第一类检验),主要有ADF、PP、DF—GLS、NRS和NP检验;以序列平稳为原假设,其中以Kwait... 详细信息

一、引言自Phillips(1986)首次从理论上证明单位根导致伪回归以来,单位根检验日益受到重视。根据假设设定形式分为两类:以存在单位根为原假设(本文称为第一类检验),主要有ADF、PP、DF—GLS、NRS和NP检验;以序列平稳为原假设,其中以Kwaitkowski等(1992)的KPSS检验最为常用,该检验模型如下:

关键词：单位根过程检验流程数据生成过程模型误设估计模型原假设非线性趋势备择假设流程构建长期方差

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非线性趋势KPSS检验、模型误设与检验流程构建

非线性趋势KPSS检验、模型误设与检验流程构建

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中国数量经济学会2015年年会

作者：江海峰洪功翔黄永兴安徽工业大学商学院安徽马鞍山243002

本文首先研究一般趋势生成模型KPSS检验量分布与一致性;其次为满足实证分析需要，给出二次趋势模型KPSS检验量常见临界值，并在此基础上着重讨论模型误设时不同趋势项检验量分布与性质，导出识别趋势类型的趋势项检验量分布与常见临界值... 详细信息

本文首先研究一般趋势生成模型KPSS检验量分布与一致性;其次为满足实证分析需要，给出二次趋势模型KPSS检验量常见临界值，并在此基础上着重讨论模型误设时不同趋势项检验量分布与性质，导出识别趋势类型的趋势项检验量分布与常见临界值;再次根据模型误设检验结论构建KPSS检验流程;最后使用该流程进行实证分析。本文揭示了KPSS检验量分布随趋势递增而变化的规律，完整地导出模型误设理论，并系统地提出KPSS检验流程，实证研究介绍了如何使用该检验流程进行检验，因而本文具有较强的理论价值和实践指导意义。

关键词：单位根检验临界值模型误设

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套期保值比率模型选择研究

套期保值比率模型选择研究

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作者：杨婷合肥工业大学

学位级别：硕士

本文首先根据理论分析发现我国现阶段对套期保值的研究存在以下值得反思的问题。第一是最小方差套期研究以预期效用最大化为出发点，旨在发现最优套期比率，其研究价值理应体现在对套期决策的指导作用，或者解释企业的套期行为。但是，... 详细信息

本文首先根据理论分析发现我国现阶段对套期保值的研究存在以下值得反思的问题。第一是最小方差套期研究以预期效用最大化为出发点，旨在发现最优套期比率，其研究价值理应体现在对套期决策的指导作用，或者解释企业的套期行为。但是，到目前为止，没有证据能够表明最小方差套期研究具有指导企业实践的作用，也无法解释为什么企业会进行不同程度的套期，甚至不进行套期。第二是最小方差套期研究以消除基差对套期效果的影响为出发点，而对企业套期实践具有更大影响力的权威机构（CBOT、CME、CFTC、FASB、IASB等）的观点却是：不必考虑基差对套期效果的影响。第三，从研究内容上来说，最小方差套期研究是对套期比率估计模型的实证检验，研究学者使用不同的计量模型对不同时期和不同种类的期货和现货价格数据进行检验，以发现“更好”的计量模型。但是，至今为止也没有就各种不同计量模型的孰优孰劣达成一致的结论。在此基础上，本文首先针对最小方差套期研究理论与实践背离的现象，反思最小方差套期研究的相关假设是否与企业套期实践相一致；第二是针对估计结果与市场定价机制的偏离，以及估计结果的不一致性，反思最小方差套期研究模型是否准确地刻画期现货价格之间的变动关系？本文的主要理论研究结论如下：（1）企业套期保值的目的是保持经营利润的稳定，而最小方差套期理论将套期关系中的被套期项目与套期工具看作投资组合，以最小化投资组合的方差作为套期决策目标，对套期决策背景和决策目标的假设与套期实践不相符。（2）由于基差的存在，价格变动模型违反了OLS的参数线性假设，存在模型误设问题。从模型的经济特征来说，估计套期比率应该选择价格模型，它能更好地刻画了期货价格与现货价格之间的联动关系。使用2004-2011年中国铜期现货数据验证了当现货价格变动幅度足够大时，估计的套期比率也将更接近1，说明期货价格变动与现货价格变动间是非线性关系，并且现货价格变动幅度会影响用价格变动模型估计的套期比率，而不会影响价格模型的估计结果。这表明价格模型能够更好地反映期货价格与现货价格之间的联动关系。

关键词：套期保值套期比率最小方差模型误设

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Tobit模型与Two-Part模型的选择研究 ——以TobitⅡ类模型为例

Tobit模型与Two-Part模型的选择研究 ...

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作者：孙亚宁天津商业大学

学位级别：硕士

样本选择模型诞生于女性社会问题、居民消费问题、金融保险领域的研究中,近年来被用于经济学、医学、财政学等各个领域课题的实证研究当中。其中Tobit与Two-part模型是样本选择模型中使用频率高也是学者最关注的计量经济模型,而这两类... 详细信息

样本选择模型诞生于女性社会问题、居民消费问题、金融保险领域的研究中,近年来被用于经济学、医学、财政学等各个领域课题的实证研究当中。其中Tobit与Two-part模型是样本选择模型中使用频率高也是学者最关注的计量经济模型,而这两类模型关系密切既有区别又有联系。根据作者对于两类模型的学习和文献收集发现大部分学者关于该类模型的研究侧重于实证应用而非模型的构建原理以及选择方法的分析与创新。因此本文的撰写目的是通过梳理总结关于Tobit模型和Two-part模型的模型构建原理和估计方法等内容丰富样本选择模型的理论内容和体系,同时通过对不同情况下模型误设对参数估计结果的影响以及模型选择方法的讨论,为其他学者实证研究提供模型选择的方法和参考性依据。本文通过文献研究法、蒙特卡洛实验方法、归纳法、对比分析法等定性与定量结合的研究方法对主题相关的已有研究成果、模型相关的构建原理、检验方法的统计量推导过程进行论述,在此基础上通过不同情况的蒙特卡洛仿真模拟实验得出科学规范的实验结果,用以分析与总结。本论文的创新点在于提出关于Tobit模型与Two-part模型在不同情况下模型误设后的参数估计效果并提出关于两类模型选择方法的讨论内容,分别针对不同内容设计不同的程序进行数据仿真模拟实验。本文通过蒙特卡洛模拟实验得到的结论为:删截率是模型误设后参数估计效果的重要影响因素,当被解释变量样本删截率较大超过50%时,原生成序列为Two-part模型被误设为Tobit模型后系数估计值与真实值差距较大,会影响实证研究分析的客观性;而当删截率较小低于5%时,即使模型被误设其参数估计值仍然接近真实值;当真实生成序列为Tobit模型时,无论何种删截率或其他情况下系数估计值与真实值十分接近,不影响实证研究中输出结果分析的客观性。同时,Wald检验统计量与LM检验统计量在0.05的显著性水平上可以认为能对模型真实生成序列进行有效选择,而当删截率较大超过50%时在0.01的显著性水平下可以认为能够对模型真实生成序列进行有效选择。

关键词： Tobit模型 Two-part模型模型误设参数估计模型选择

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基于协变量平衡加权的平均处理效应的稳健有效估计

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统计研究 2020年第4期37卷 114-128页

作者：吴浩彭非中国人民大学统计学院

倾向性得分是估计平均处理效应的重要工具。但在观察性研究中,通常会由于协变量在处理组与对照组分布的不平衡性而导致极端倾向性得分的出现,即存在十分接近于0或1的倾向性得分,这使得因果推断的强可忽略假设接近于违背,进而导致平均处... 详细信息

倾向性得分是估计平均处理效应的重要工具。但在观察性研究中,通常会由于协变量在处理组与对照组分布的不平衡性而导致极端倾向性得分的出现,即存在十分接近于0或1的倾向性得分,这使得因果推断的强可忽略假设接近于违背,进而导致平均处理效应的估计出现较大的偏差与方差。Li等(2018a)提出了协变量平衡加权法,在无混杂性假设下通过实现协变量分布的加权平衡,解决了极端倾向性得分带来的影响。本文在此基础上,提出了基于协变量平衡加权法的稳健且有效的估计方法,并通过引入超级学习算法提升了模型在实证应用中的稳健性;更进一步,将前一方法推广至理论上不依赖于结果回归模型和倾向性得分模型假设的基于协变量平衡加权的稳健有效估计。蒙特卡洛模拟表明,本文提出的两种方法在结果回归模型和倾向性得分模型均存在误设时仍具有极小的偏差和方差。实证部分将两种方法应用于右心导管插入术数据,发现右心导管插入术大约会增加患者6. 3%死亡率。

关键词：因果推断观察性研究极端倾向性得分协变量平衡加权模型误设

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一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数

一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数

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2017年中国卫生统计学学术年会

作者：王凯陈方尧谭铭陈平雁南方医科大学公共卫生学院生物统计学系西安交通大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学系 Dept. of Biostatistics Bioinformatics & BiomathematicsGeorgetown University

背景与目的:GFI(Goodness-of-Fit Index)是结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)拟合效果评价最常用的指标之一,但文献指出它和样本量之间存在较大的正向相关关系,并在样本量有限时存在一定的低估。针对GFI可能存在的问题,Jo... 详细信息

背景与目的:GFI(Goodness-of-Fit Index)是结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)拟合效果评价最常用的指标之一,但文献指出它和样本量之间存在较大的正向相关关系,并在样本量有限时存在一定的低估。针对GFI可能存在的问题,Joreskog和Sorbom(1982)和Mulaik(1989)先后提出对自由度和待估参数进行惩罚的调整GFI(Adjusted-Goodness-of-Fit Index,AGFI)和无偏GFI(Parsimony unbiased Goodness-of-Fit Index,PGFI),理论认为这两种指数较

关键词：拟合效果模型误设结构方程模型拟合指数

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