检索结果-内蒙古大学图书馆

统计研究 2025年第4期42卷 150-156页

作者：何辰轩王菲菲朱利平袁卫中国人民大学统计与大数据研究院中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院中国调查与数据中心

统计学现已独立于数学和经济学,正式成为一级学科。近20年来我国统计学领域的研究工作飞速发展,我国的统计学者在国际统计学领域参与发表的高水平论文大量涌现。本文从国际统计学领域4个高水平学术期刊的论文发表情况视角,分析过去20年... 详细信息

统计学现已独立于数学和经济学,正式成为一级学科。近20年来我国统计学领域的研究工作飞速发展,我国的统计学者在国际统计学领域参与发表的高水平论文大量涌现。本文从国际统计学领域4个高水平学术期刊的论文发表情况视角,分析过去20年我国统计学者的学术文章发表数量、研究主题演变以及合作关系,进而探讨我国统计学者的科学研究情况。与此同时,通过分析世界知名高校统计院系中担任教职的华人学者的教育背景,进一步研究我国统计学领域的人才培养情况。

关键词：统计学史学术论文发表主题模型合作网络

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证书何以发挥作用:农地确权提升征地补偿的条件机制研究

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中国土地科学 2025年第1期39卷 19-28页

作者：赵江萌蒋妍中国人民大学公共管理学院北京100872 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

研究目的:基于2019年中国人民大学“千人百村”调查数据,探讨农地确权对征地补偿的影响,揭示证书在保障农民土地权益方面发挥作用的条件机制。研究方法:计量经济方法。研究结果:(1)农地确权显著提升了征地补偿,既增加了货币补偿额,也扩... 详细信息

研究目的:基于2019年中国人民大学“千人百村”调查数据,探讨农地确权对征地补偿的影响,揭示证书在保障农民土地权益方面发挥作用的条件机制。研究方法:计量经济方法。研究结果:(1)农地确权显著提升了征地补偿,既增加了货币补偿额,也扩展了获得非货币补偿的机会。(2)当村庄内确权比例较高或承包户持有确权证书时,农地确权的货币补偿提升效果更加突出。(3)农地确权对征地补偿的提升效果存在区域异质性,东部地区表现显著,而中、西部地区不显著。(4)农地确权发挥效果取决于一定条件,在确权程序规范、征地程序公正、个体认知水平较高的条件下,农地确权提高征地补偿的效应可以得到增进。其中,农户个体认知水平是制约中、西部地区农地确权效应发挥的关键因素,应针对性地提升农户对农业政策和征地法律的认知。研究结论:产权界定并非一劳永逸的保障手段,其作用效果依赖于特定条件的支持,只有针对这些关键条件制定配套政策,农地确权的潜在作用才能充分释放。

关键词：农地确权征地补偿条件机制产权界定

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金融时间序列的自适应贝叶斯在线变点检测

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统计研究 2025年第1期42卷 145-160页

作者：朱映秋郑畅张波对外经济贸易大学统计学院中国人民大学统计学院中国人民大学应用统计科学研究中心

快速识别金融时间序列数据流中的变点有助于判断时序数据的趋势变化、动态更新时序分析模型,从而为金融市场中的投资决策、风险管理提供及时可靠的决策支持。然而金融时间序列常表现出复杂或剧烈的波动,如何对金融时序数据进行稳健的在... 详细信息

快速识别金融时间序列数据流中的变点有助于判断时序数据的趋势变化、动态更新时序分析模型,从而为金融市场中的投资决策、风险管理提供及时可靠的决策支持。然而金融时间序列常表现出复杂或剧烈的波动,如何对金融时序数据进行稳健的在线变点检测仍是一个巨大的挑战。对此,本文基于贝叶斯在线变点检测的框架,提出一种带有滑动窗口的自适应在线变点检测方法。通过滑动窗口的平滑机制,该方法在每个窗口中对变点检测所需的超参数进行实时动态更新,以适应数据环境的动态变化。在模拟数据和上证综指时序数据的实验结果表明,本文提出的方法能够在已有的贝叶斯在线变点检测方法基础上进一步提高识别效果,及时发现变点并避免将正常的序列波动误报为变点。基于上证综指数据,本文方法能够发现带有特殊信号的时间序列,进而为金融市场的风险预警、投资指导等提供有价值的参考。

关键词：在线变点检测金融时间序列贝叶斯变点检测自适应变点检测

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基于Guass-Seidel型迭代分层线性模型的参数估计

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数理统计与管理 2025年第1期44卷 135-143页

作者：周梦雨田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值... 详细信息

缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值,并运用最新值计算得到下一步最新参数估计值,对分层线性模型中固定效应与随机效应部分的参数估计进行推导,依据判断准则决定迭代过程的收敛,迭代过程结束,本文主要贡献之一在于利用Guass-Seidel型迭代提高算法收敛速度。

关键词：缺失数据分层线性模型 EM算法 Guass-Seidel型迭代

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产量数据较短可以保持农作物保险的定价精度吗?——基于业务逆选择检验方法

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保险研究 2025年第3期 46-56页

作者：肖宇谷刘莉赵艳霞崔婷申茜琳中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院中国气象科学研究院复旦大学大气与海洋科学系复旦大学大气科学研究院

由于我国农业保险数据基础相对薄弱,可供农业保险公司进行高质量定价的数据时间长度不足,在此基础上进行保险定价的精度是农险公司关心的重要问题。同时农业生产条件的改善使得作物产量的趋势和波动发生了结构性变化,早期数据可能不能... 详细信息

由于我国农业保险数据基础相对薄弱,可供农业保险公司进行高质量定价的数据时间长度不足,在此基础上进行保险定价的精度是农险公司关心的重要问题。同时农业生产条件的改善使得作物产量的趋势和波动发生了结构性变化,早期数据可能不能很好地反映未来的农业生产风险。为此,本文检验了在产量数据较短(15年)的情况下,农作物保险的定价精度能否保持的问题。研究结果显示:基于较短数据的定价精度在整体上没有显著低于基于全长度数据的定价精度,并且在一些情况下有更好的定价效果。此外,对于2020~2022年,基于短数据(15年)厘定的费率比基于长数据(40年)厘定的费率要低一半,这从一个侧面反映了我国农业生产条件的改善,建议在进行农险费率厘定时,适当考虑生产条件改善带来的影响。

关键词：农业保险费率厘定数据长度样本外检验

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基于阈值距离加权损失的股票收益预测

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计量经济学报 2025年第1期5卷 35-51页

作者：孔艳蕾秦祎辰李扬中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872 辛辛那提大学运筹商业分析与信息系统系辛辛那提45221

股票收益预测的准确性对投资决策具有关键影响.随着深度学习模型的引入,收益预测的性能得到了显著提升.但是,现实世界中的股票序列常常包含多种模式的异常值,这些异常值在一定程度上扭曲了数据的关键统计指标,掩盖了序列的真实趋势,削... 详细信息

股票收益预测的准确性对投资决策具有关键影响.随着深度学习模型的引入,收益预测的性能得到了显著提升.但是,现实世界中的股票序列常常包含多种模式的异常值,这些异常值在一定程度上扭曲了数据的关键统计指标,掩盖了序列的真实趋势,削弱了深度学习模型的预测能力,严重时可能导致后续投资决策的失误。鉴于此,本文在考虑异常值存在的场景和梯度下降算法的学习特性的基础上,提出了一种新颖的损失函数:阈值距离加权损失(threshold distance weighted loss,TDW).该损失通过为样本施加差异化的权重,有效减少了模型对异常值的敏感度模拟研究和实证分析验证了该方法的预测准确性和稳健性,证明其能够为投资组合带来稳定的正向收益,并为实际金融投资决策提供有力支持.

关键词：股票收益预测稳健损失函数深度序列模型量化投资策略

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定量观察经济增长之产业结构特征——以发展为主题的《经济统计研究》之七

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中国统计 2025年第1期 46-50页

作者：高敏雪中国人民大学应用统计科学研究中心

在以发展为主题的《经济统计研究》一系列文章中,前面几篇聚焦于GDP,将其视为衡量经济增长的首选指标,介绍其核算方法以及中国经历的开发过程。但是,以“发展”为主题的讨论不能止步于此,总量意义上的经济增长是起点,在此基础上必须赋... 详细信息

在以发展为主题的《经济统计研究》一系列文章中,前面几篇聚焦于GDP,将其视为衡量经济增长的首选指标,介绍其核算方法以及中国经历的开发过程。但是,以“发展”为主题的讨论不能止步于此,总量意义上的经济增长是起点,在此基础上必须赋予其更多的内涵,才能上升到“经济发展”层面。

关键词：核算方法产业结构特征定量观察经济统计研究 GDP 主题

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发现产业关联——以发展为主题的《经济统计研究》之九

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中国统计 2025年第3期 48-52页

作者：高敏雪中国人民大学应用统计科学研究中心

在经济领域,产业链、供应链、价值链是三个经常被提及的概念。概括地讲,三者之间区别与联系大体为:产业链的关注点是位处产业上下游的企业,供应链主要围绕某特定产品建立供求关联,价值链的中心则是产品价值创造。三者之间共性大于差别,... 详细信息

在经济领域,产业链、供应链、价值链是三个经常被提及的概念。概括地讲,三者之间区别与联系大体为:产业链的关注点是位处产业上下游的企业,供应链主要围绕某特定产品建立供求关联,价值链的中心则是产品价值创造。三者之间共性大于差别,都需要以企业为主体,都需要以产品作为抓手将供求链条体现出来,目的都是为了创造价值并获取(分享)价值,差别只是在不同应用场景下会选择不同词语。提升到宏观层面来看,我觉得这些概念都属于产业关联范畴,体现了产业关联的应有特征。

关键词：企业产业链产业关联产品供应链价值链

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行业分类与"测不准原理"——以发展为主题的《经济统计研究》之八

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中国统计 2025年第2期 37-41页

作者：高敏雪中国人民大学应用统计科学研究中心

上一篇“定量观察经济增长之产业结构特征”勾勒了进行产业结构统计的基本套路,其中将行业分类视为整个观察过程的起点,没有分类就无法观察产业的分布。在本篇中,我们来进行反向思考:既然《国民经济行业分类》早已颁布制定并不断修订,... 详细信息

上一篇“定量观察经济增长之产业结构特征”勾勒了进行产业结构统计的基本套路,其中将行业分类视为整个观察过程的起点,没有分类就无法观察产业的分布。在本篇中,我们来进行反向思考:既然《国民经济行业分类》早已颁布制定并不断修订,我们是否真的就能够完成对产业结构的满意测度?

关键词：行业分类产业结构测不准原理《国民经济行业分类》反向思考观察过程经济统计研究定量观察

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基于已实现波动率的上证综指异常时序检测

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系统工程理论与实践 2021年第3期41卷 625-635页

作者：朱映秋张波中国人民大学应用统计科学研究中心统计学院北京100872

时间序列模式识别、异常检测在金融领域有着广泛应用,能够为金融决策提供重要参考信息.在大数据场景下的异常检测中,为满足对计算效率、存储空间的要求,通常对时序数据利用近似表示进行降维.但在高频金融领域,已有的近似方法会丢失大量... 详细信息

时间序列模式识别、异常检测在金融领域有着广泛应用,能够为金融决策提供重要参考信息.在大数据场景下的异常检测中,为满足对计算效率、存储空间的要求,通常对时序数据利用近似表示进行降维.但在高频金融领域,已有的近似方法会丢失大量波动信息,而微观结构噪声、市场波动信息对高频金融分析至关重要.因此,本文在传统方法基础上,结合基于变点检测的时序近似表示和已实现波动率,通过聚类识别表现异常的时间序列.基于上证综指数据的实证分析表明,引入已实现波动率能够进一步优化聚类质量,准确识别波动异常的时间序列,为实际金融分析提供有价值的决策支持.

关键词：金融时间序列聚类已实现波动率变点检测

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