检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：夏小超重庆大学

学位级别：博士

参数假设检验和模型选择是统计学中非常重要的研究内容,两者均能降低模型的误设风险、减少模型复杂性并提高模型的预测精度,具有重要的理论和应用价值,近年来取得了广泛应用和快速发展.本文主要基于半参数模型研究了上述两个方面,尤其... 详细信息

参数假设检验和模型选择是统计学中非常重要的研究内容,两者均能降低模型的误设风险、减少模型复杂性并提高模型的预测精度,具有重要的理论和应用价值,近年来取得了广泛应用和快速发展.本文主要基于半参数模型研究了上述两个方面,尤其是对于后者的研究.具体而言,本文研究了以下五个问题.在第二章中,针对响应变量缺失和协变量含有测量误差的情形,在部分线性变系数模型下研究了线性部分参数的假设检验问题.首先,考虑了当参数满足线性约束条件时参数和非参数系数函数的约束估计,然后,分别基于Lagrange乘子方法和修正的残差平方和方法提出了检验约束条件是否成立的统计量,在零假设下证明了两种检验方法具有等价性,即两种检验统计量不仅具有相同的卡方极限分布,而且在大小上精确相等,最后,通过数值模拟和实际数据分析验证了这两种检验方法的正确性.在第三章中,针对上一章所考虑的缺失响应半变系数EV模型,结合自适应Lasso和SCAD惩罚函数研究了模型线性参数部分的变量选择问题,提出了自适应Lasso估计和SCAD估计,在一些常规条件下建立了估计的相合性及哲人性质,另外还讨论了估计的求解算法、标准误差的计算公式以及调节参数的选取准则,最后,通过数值模拟验证了本章提出的估计方法的可行性和有效性.在第四章中,针对观测数据非独立同分布的情形,在部分线性时变系数模型下,当线性部分变量含有测量误差时,结合SCAD惩罚研究了模型参数部分的变量选择问题,当真实的变量序列满足?混合条件时,证明了模型线性部分的参数估计仍然具有相合性和哲人性质,此外,还从理论上讨论了基于惩罚的模型参数的假设检验问题,提出了惩罚最小二乘检验统计量,在零假设下证明了该统计量的极限分布不再是常规的卡方分布,即Wilks现象不再成立.最后,通过数值模拟和实际数据分析验证了变量选择方法的有效性.在第五章中,针对协变量个数有可能发散的情形,在最小绝对相对误差(LARE)损失函数下,研究了乘积模型的变量选择问题.通过求解一般形式的1L加权惩罚问题,获得了参数估计,在一定条件下,本章从理论上证明了使得估计相合性成立的维数最高可达到1/2()np?o n,而保证哲人性质的维数最高可达到1/3()np?o n,此外,还提出了一种快速实用的变量选择过程,该方法不仅同样具有上述理论性质,而且更易于求解和计算.通过数值模拟结果发现提出的实用变量选择方法比LAD方法精度更高.在第六章中,针对实际中可能出现响应变量为Bernoulli变量且协变量个数远远大于样本量的情形,在广义变系数模型的框架下研究了超高维的变量筛选问题.分别提出了基于边际极大似然估计和边际似然比统计量的变量筛选方法,并在一定条件下,建立了变量筛选的相合性和排序相合性.此外,为了进一步精炼筛选过程,本章还提出了迭代筛选和贪婪筛选的两种算法,数值结果显示提出的方法比基于参数模型的方法效果更好.本章可以作为Fan和Song(2010)和Fan等(2014)中方法和结论的进一步推广.

关键词：部分线性变系数模型测量误差假设检验变量选择高维筛选

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指示变量随机缺失下变系数模型的分位数回归

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武汉科技大学学报 2019年第3期42卷 227-234页

作者：宁黎明何晓霞王志明武汉科技大学理学院湖北武汉430065

本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模... 详细信息

本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变量运用极大似然估计,结合分位数回归,得到了参数估计的渐近正态性质和非参数部分的收敛速度。蒙特卡洛模拟和实例分析表明,所提出的方法可以有效处理此类存在缺失的数据,获得有意义的结果。

关键词：部分线性变系数模型分位数回归删失数据删失指示量随机缺失 B样条

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外国在华直接投资选址行为的研究

外国在华直接投资选址行为的研究

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作者：王奕丹对外经济贸易大学

学位级别：硕士

中国在2014年成为全球第一的外国直接投资流入国，由于各地区经济发展、政治制度和文化历史的差异，我国FDI主要分布于经济发达的沿海地区。随着中国经济发展进入平稳阶段，劳动力成本等条件发生变化，FDI在我国国内的流向也在改变，中... 详细信息

中国在2014年成为全球第一的外国直接投资流入国，由于各地区经济发展、政治制度和文化历史的差异，我国FDI主要分布于经济发达的沿海地区。随着中国经济发展进入平稳阶段，劳动力成本等条件发生变化，FDI在我国国内的流向也在改变，中西部地区吸引外资流量增加，投资从制造业向资本和技术密集型行业以及高附加值领域倾斜。面对现状，本文旨在通过研究近几年来外国直接投资在我国的行为，探讨对外资选址决策产生影响的因素，发现其规律和趋势，从而有针对性地改善投资环境，为调整吸引外资政策，促进全国各地区经济协调发展提供理论支持。\n 本文首先从进入行业、来源国等方面对我国FDI的变化以及分布情况进行了说明，然后从经济规模和产业结构、基础设施建设、外贸依存度、劳动力成本和素质、科技创新、环境保护力度和产业聚集七个方面构造了描述我国各个地区投资条件的特征变量体系，利用最典型的离散选择模型对影响外国直接投资选址的因素进行了研究。条件Logit回归是研究选址问题时最常用的方法，其结果简洁直观，能够体现出各因素在选择中的影响，便于解释。但是它将潜在利润函数假设为线性的，无法体现出影响因素的非线性作用，因此本文提出利用半参数部分线性变系数模型来建立潜在利润函数，基于样条光滑思想对非线性部分近似，来解决部分线性变系数模型的系数函数估计问题，然后借助穷举法选择BIC值最小的模型，以此达到区分线性和非线性部分的目的，获得最优的模型。将两种方法应用在我国外国直接投资的数据上，通过比较发现半参数模型的信息损失更少，结果显示部分因素对外商潜在利润的影响是非线性的，面对人均可支配收入不同的地区，一些因素对投资选点的影响程度是不同的，而条件Logit模型不能体现这种差异，结果说明半参数模型的拟合程度更好，灵活性更高。\n 本文的研究有助于理解外国直接投资选址的决定因素和规律，只有根据地区不同的发展阶段配合不同侧重点的政策才能增加对FDI的吸引力，改善区域差异问题。

关键词：外国直接投资条件Logit模型部分线性变系数模型选址行为战略目标

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基于半参数分位数回归分析的Granger因果推断

基于半参数分位数回归分析的Granger因果推断

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作者：刘征河北工业大学

学位级别：硕士

在研究经济变量间的动态关系和一个变量是否有助于预测其它变量时,Gra-nger因果关系已经成为一个非常重要的工具,同时也是理论探究的重点和热点,诸多研究者已经进行了检验Granger因果关系存在性的研究。本文的研究目的在于发展一类部分... 详细信息

在研究经济变量间的动态关系和一个变量是否有助于预测其它变量时,Gra-nger因果关系已经成为一个非常重要的工具,同时也是理论探究的重点和热点,诸多研究者已经进行了检验Granger因果关系存在性的研究。本文的研究目的在于发展一类部分线性变系数分位数回归模型,一些参数的值可以是协变量的函数,并且提出了两种参数和非参数函数系数的估计方法,一种是基于相依数据的部分线性变系数分位数回归模型的估计方法;另一种是基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型的估计方法——三阶段估计法和迭代加权最小二乘估计法。部分线性变系数分位数回归模型不仅是线性Granger因果相关性分析的自然扩展,也能使我们看到Granger因果关系的结构。最后利用提出的Granger因果关系检验方法对中国、美国、英国的股票市场指数进行Granger因果关系检验,得到一周前美国和英国股票市场指数有助于预测当前中国的股票市场指数。

关键词： Granger因果关系支持向量机回归分位数回归相依数据部分线性变系数模型迭代加权最小二乘法

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长江经济带城市FDI对产业结构升级的影响研究

长江经济带城市FDI对产业结构升级的影响研究

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作者：何苗湘潭大学

学位级别：硕士

2021年是我国“十四五”规划开局之年,我国将加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,中国开放的大门只会越开越大,将为世界各国企业在中国发展提供更加广阔的空间。而长江经济带拥有庞大的人力资源和消费市场... 详细信息

2021年是我国“十四五”规划开局之年,我国将加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,中国开放的大门只会越开越大,将为世界各国企业在中国发展提供更加广阔的空间。而长江经济带拥有庞大的人力资源和消费市场,完善和引导长江经济带的外商直接投资(FDI),可以有效促进长江经济带内资源、技术和产业的循环,把发展潜力和消费潜力充分释放出来。本文在整理相关文献基础上,归纳总结了外商直接投资通过技术转移及技术溢出影响产业结构升级,具体效应包括示范效应、人力资本效应以及竞争效应;并在现有理论基础上创新性地引入了经济发展水平这一变量,探讨了经济发展水平在外商直接投资和产业结构升级两者之间起到的调节作用,提出相关假设,即经济发展水平正向调节FDI与产业结构升级的关系。为验证本文的理论基础以及相关假设,本文实证分为了两部分,一部分构建了静态面板模型和动态面板模型探究FDI与产业结构之间的基本关系,使用改良后的中介效应模型检验了技术进步的中介效应;另一部分验证经济发展水平的调节作用,通过添加FDI与经济发展水平的交乘项发现经济发展水平能对两者关系起到正向调节作用,于是进一步地构建了部分线性变系数模型(Partially linear functional-coefficient panel model),利用其相较传统模型更灵活放松的特点衡量了具体在不同经济发展水平时的FDI对产业结构的影响效果。结论如下:(1)FDI能显著影响产业结构升级,且在把产业结构存在路径依赖的情况考虑在内时,FDI表现出对产业结构升级的促进作用;(2)FDI的溢出效应确实存在,但在实际转化为东道国或当地的技术创新程度时存在一些阻碍,导致效果并不理想。(3)FDI对产业结构升级的作用存在异质性,受到经济发展水平的调节作用的影响。当人均收入低于约28942元时,FDI会抑制产业结构的转型升级,当人均收入高于约76808元时,FDI能显著促进产业结构升级。本文在以往文献基础上,可能存在以下的创新点:(1)使用部分线性变系数方程模型检验经济发展水平这一调节变量的作用效果,使其作用效果能用数字衡量,更直观具体,对实际情况更具有指导意义。(2)针对长江经济带的地级市数据进行研究,研究对象更细致具体。

关键词：产业结构升级 FDI技术溢出部分线性变系数模型

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一类带度量误差的半参数模型的异方差检验

一类带度量误差的半参数模型的异方差检验

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作者：李春燕重庆理工大学

学位级别：硕士

半参数回归模型是统计学中的重要模型,该模型不仅能有效克服“维数灾祸”的问题,而且还兼备有效性强和稳健性高的特点。这类模型在信息科学、生物医学、金融工程、经济管理、质量控制、交通工程、能源与环境、人文与社会科学等领域都有... 详细信息

半参数回归模型是统计学中的重要模型,该模型不仅能有效克服“维数灾祸”的问题,而且还兼备有效性强和稳健性高的特点。这类模型在信息科学、生物医学、金融工程、经济管理、质量控制、交通工程、能源与环境、人文与社会科学等领域都有着广泛的应用,并取得了丰富的理论与应用成果,已成为统计学的热门研究课题之一。在实际应用中,往往由于某种原因而使得数据不能精确观测,含有度量误差。在统计研究中,通常把带有度量误差的模型称为EV模型,也称为度量误差模型。本文主要研究协变量带度量误差的半参数模型。在回归模型中,一般要求残差是独立同分布的,倘若残差存在异方差,则在统计推断中会遇到诸多问题,如参数估计量非有效、变量的显著性检验失去意义等。本文主要研究了协变量带度量误差的部分线性变系数模型的异方差经验和协变量带度量误差的部分线性单指标模型的异方差检验问题。首先,在零假设成立的条件下对未知参数和未知函数进行估计;其次,利用经验似然的思想构造出检验统计量,并证明了当零假设成立的条件下统计量渐近服从卡方分布;最后利用R程序进行数值模拟对理论部分进行验证,数值模拟的结果显示检验统计量不论是在水平上还是在功效上都具有非常好的效果。

关键词：度量误差部分线性变系数模型部分线性单指标模型经验似然异方差检验

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Fama-French五因子半参数模型

Fama-French五因子半参数模型

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作者：薛婷西南交通大学

学位级别：硕士

Fama-French五因子模型表示的是资产或投资组合的收益可以通过线性关系直接由规模,市场期望收益率、账面市值比,盈利能力和投资因子来解释,通常由线性模型表示。本文提出一个假设,即五因子模型中的某些系数可能与无风险收益成正比,因此... 详细信息

Fama-French五因子模型表示的是资产或投资组合的收益可以通过线性关系直接由规模,市场期望收益率、账面市值比,盈利能力和投资因子来解释,通常由线性模型表示。本文提出一个假设,即五因子模型中的某些系数可能与无风险收益成正比,因此本文针对Fama-French五因子提出了一种部分线性变系数模型。采用B样条逼近方法来做参数估计,并且提出了一种基于非参数版本的AIC模型选择方法来判断哪些是线性因子,哪些是变系数因子。此外为了检验部分线性变系数模型的确比线性五因子模型更好,采用了一个简单的非参数版本的bootstrap(wild bootstrap)方法来做变系数存在与否的检验。并且验证了wild bootstrap方法在部分变系数模型的渐近性质。模拟研究表明了本文提出的估计是渐近相合的,美国市场的五因子实际数据分析的结果表明,与传统的线性五因子模型相比,本文的部分线性变系数五因子模型在解释月收益率变化方面发挥了更好的作用。更具体的说,在大多数投资组合中,某些因子的系数随着无风险收益而显著变化,这意味着在不同市场条件下,这些因子对投资组合收益有不同影响。

关键词：部分线性变系数模型 wild bootstrap检验 AIC 线性函数 B样条函数

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基于众数回归的亚组分析

基于众数回归的亚组分析

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作者：贺艳飞山西师范大学

学位级别：硕士

亚组分析是处理异质性数据的常用方法,在临床试验和市场营销等很多领域中有着广泛的应用.制定个体化治疗策略的一个重要步骤是正确识别异质性人群的亚组,以便对每个亚组人群进行特定的治疗.在临床试验中,进行亚组分析用来评估一种治疗... 详细信息

亚组分析是处理异质性数据的常用方法,在临床试验和市场营销等很多领域中有着广泛的应用.制定个体化治疗策略的一个重要步骤是正确识别异质性人群的亚组,以便对每个亚组人群进行特定的治疗.在临床试验中,进行亚组分析用来评估一种治疗是否对生物标志物阳性或生物标志物阴性的患者有益,许多学者已经开发了试验设计来解释这些亚组.现有文献中考虑的是基于均值回归和中位数回归的亚组分析.与均值回归和中位数回归相比,众数回归不仅对非高斯误差分布或者有异常点的数据有很好的稳健性和较高的推断效率,而且所得估计在正态误差下几乎不会损失效率.本文主要研究众数回归的亚组分析. 第2章介绍了基于众数回归线性模型的亚组分析:利用核回归和惩罚的思想构造目标函数,给出了模型中未知参数的估计,并进行亚组识别.在一些正则条件下,给出了估计量的大样本性质,包括渐近正态性和Oracle性质.最后通过数值模拟验证了所给估计方法的有效性. 第3章介绍了基于众数回归部分线性变系数模型的亚组分析:利用B-样条逼近系数函数,结合核回归和惩罚的思想构造目标函数,给出了模型中未知参数和系数函数的估计,同时进行了亚组识别.在一定的正则条件下,给出了非参数部分的收敛速度,参数向量的渐近正态性以及Oracle性质.最后通过数值模拟进一步验证了所给估计方法的有效性.

关键词：部分线性变系数模型变量选择 B-样条 Oracle性质亚组分析众数回归

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缺失数据下半参数分位数回归模型的B样条估计及其应用

缺失数据下半参数分位数回归模型的B样条估计及其应用

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作者：叶瑶重庆工商大学

学位级别：硕士

部分线性变系数模型是重要的半参数回归模型,既保留了非参数模型适应性强、回归稳健的优点,又有参数模型易于解释的特点。该模型中不仅有参数分量还有非参数分量,可以反映当模型中只有部分的系数随着某个变量变化而变化的情况,更加贴近... 详细信息

部分线性变系数模型是重要的半参数回归模型,既保留了非参数模型适应性强、回归稳健的优点,又有参数模型易于解释的特点。该模型中不仅有参数分量还有非参数分量,可以反映当模型中只有部分的系数随着某个变量变化而变化的情况,更加贴近现实中的数据状况。在实际的统计工作中,因某些不可控因素往往会造成数据的缺失,如果采取完全数据法,会损失大量信息,使得估计效果差。经过学者们的研究发现使用逆概率加权是一个有效的方法,所以本文使用该方法来处理协变量随机缺失的数据。分位数回归估计可以弥补最小二乘估计对离群点敏感、模型假设多等缺点,得到学者们的广泛应用。本文针对协变量随机缺失的部分线性变系数分位数回归模型的参数和非参数估计问题,提出了将B样条和逆概率加权相结合的估计方法。在估计过程上,首先用logistic模型产生协变量随机缺失的缺失概率,然后对部分线性变系数模型的非参数部分采用B样条逼近技术,利用缺失概率构建逆概率加权分位数回归的损失函数,得到模型的非参数函数的估计。在模拟研究中考虑了当缺失概率已知时、用非参数方法估计缺失概率以及用参数方法估计缺失概率三种情况,得出非参数分量以及参数分量的估计,发现在协变量随机缺失下,将B样条和逆概率加权相结合的部分线性变系数分位数回归模型在有限样本情况下表现良好,表明该估计方法有效。同时证明了该估计方法在某些条件下非参数函数部分的收敛性以及参数部分的渐近性质。最后将所研究的估计方法应用到2019年重庆市的臭氧含量与气象因素的相关数据中,研究了臭氧含量与气压、气温、日照时数、湿度以及蒸发量之间的关系,因变量间的关系较为复杂,因此分别从线性关系、非线性关系和交互作用影响三个角度研究,得出有效的建模结果,更好的反映了重庆市的臭氧含量与气象因素之间的回归关系,进一步证明了估计方法的合理性。

关键词：部分线性变系数模型协变量缺失分位数回归 B样条臭氧含量

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单指标变系数模型的B样条估计

单指标变系数模型的B样条估计

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作者：金君贵州大学

学位级别：硕士

本文主要利用B样条估计方法研究一类变系数模型的统计推断问题.研究的模型包括变系数模型(Varying coefficient models,VCM)、部分线性变系数模型(Partial linear varying coefficient models,PLVCM)、单指标变系数模型(Single-index varying-coefficient model,SIVCM);研究的问题包括参数估计和变量选择等.具体的研究内容有以下几个方面.对于变系数模型,在最小二乘的框架下,基于B样条基函数逼近提出了一种新的估计方法,称为二步B样条估计.第一步先获得不同系数函数所需的节点数,第二步利用不同的节点数获得系数函数的最终估计值.在一定的正则条件下证明了所提估计方法的渐近正态性.通过模拟研究说明了所提方法的有效性和有限样本表现.由于单指标变系数模型是单指标模型和变系数模型的推广,因此具有更强的解释性.本文主要利用B样条逼近技术、轮廓(Profile)最小二乘估计和Levenberg-Marquardt算法对模型的参数和非参数函数进行估计,并给出估计的相合性、渐近正态性.模拟结果显示,在样本有限的情况下,所提出的方法对单指标变系数模型的估计是有效的,并能够提高系数函数估计效率。对于部分线性变系数模型利用B样条基函数逼近和复合分位数回归(Composite quantile regression,CQR)获得部分线性变系数模型的参数和非参数函数的一种新的估计方法.进一步地,在复合分位数回归的框架下提出部分线性变系数模型的变量选择方法.主要的优点是易于实现并且不需要假定误差分布.在一定的正则条件下,我们证明了所提变量选择方法的Oracle性质和估计方法的大样本性质.通过随机模拟和实例分析验证了所提方法的有限样本表现.

关键词：变系数模型单指标变系数模型部分线性变系数模型局部多项式 B样条二步估计变量选择分位数回归复合分位数回归自适应LASSO Oracle性质

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