随机折现因子框架下均值-方差张成的计量分析

文章在随机折现因子的框架下对均值-方差张成问题进行了系统研究.首先,采用和Kan、Zhou(2001)不同的方法直接证明了新张成条件与现有张成条件的等价性;接着,探讨了新张成条件对应的检验模型的GMM估计及其Wald统计量的性质,通过Monte Carlo模拟揭示这些Wald统计量的小样本偏倚;最后,利用本文导出的均值-方差张成检验方法对中国股市进行实证研究.为了克服小样本偏倚的影响,文中采用Block-Bootstrap方法模拟了GMM估计的J统计量的分布.     

样本参数的优化检验方法

文章讨论了一种新的抽样方法,并基于这一抽样方法提出了样本参数的优化检验统计量;证明了在一定条件下,当原假设成立时,该检验统计量与简单随机抽样下参数的似然比统计量具有相同的极限分布;并进一步比较了该检验与随机抽样下的似然比检验在参数空间上的功效.从检验所犯两类错误的角度说明了基于排序集抽样的似然比检验的优良性.     

含方程误差的重复测量误差模型参数的假设检验

含方程误差的重复测量误差模型解决了协变量真值与响应变量真值之间存在的不完全匹配问题.为使中小型样本量下的假设检验结果更为准确,文章基于多元正态分布推导改进形式的Skovgaard似然比检验统计量,提高其在原假设下收敛到卡方分布的渐近速度,并应用该检验统计量对重复测量误差模型中回归参数的显著性进行假设检验.模拟研究的结果表明改进的似然比检验统计量在有限样本检验下的优越性;实例分析中通过检验气温与气压之间回归参数的显著性来说明该方法的实用性.     

近单整时间序列Scheffe预测模型的内生性及其修正

对于包含近单整时间序列的预测模型,在进行Scheffe检验时由于内生性问题的影响,导致参数统计量的检验水平过于保守,由此也相应降低了检验功效。通过加入解释变量的超前项与滞后项差分项的动态方法进行修正,并对修正前后的统计量有限样本性质进行仿真比较,结果显示这一修正方法可以有效降低内生性问题对Scheffe检验结果的影响。在小样本条件下,经过修正的Scheffe检验不仅提高了统计量的检验功效,同时明显减少了检验水平的扭曲现象。     

基于潜变量模型的多元有序数据轮廓分析法

提出了一种适用于多元有序数据的轮廓分析方法。鉴于有序数据无法满足轮廓分析对数据正态性的要求,采用潜变量模型对有序变量进行赋值,利用Bootstrap方法重构样本,使重构后的新数据满足正态性且总体均值与原样本一致,因而可以将轮廓分析法应用于有序数据均值向量的比较问题。讨论了单样本情形的同水平假设、两样本和多样本情形的平行、同水平和平坦性假设,并给出相应的检验统计量和拒绝域。最后,通过随机模拟来检验该方法的合理性,并得到结论:样本质量较高时,该方法在控制第一类错误和提高检验的功效上效果很好;对于一般样本而言,该方法的实际第一类错误较名义值有所增大,可通过提高原始样本量、降低名义第一类错误和进行多次试验来解决。     

Box-Pierce Q检验的改进方法

Box-Pierce Q检验采用近似卡方分布分析时间序列的平稳性特征,其检验统计量的参数选取将影响到检验结果.文章多个Q值提取平稳性特征,在此基础上建立新的平稳性判定准则,该准则是自相关函数序列收敛的充分条件;采用欧氏函数作为平稳性特征的相似性度量,借助k-means聚类建立平稳性分类方法;该方法在平稳性分析过程中充分考虑了样本之间的关联性,避免了传统Box-PierceQ检验对统计分布和临界表的过度依赖.实验结果表明,新方法能有效地处理海量时间序列数据,且准确率高于Q检验和ADF检验.     

小样本情况下的游程检验

对于二项分布，在传统的参数统计中，我们可以检验其分布特性，但涉及到数据的随机性、独立性问题时，常常束手无策。在非参数统计中，针对二项分布问题，尤其是分布，我们可以利用游程检验判断其随机性。本文将对小样本情况下的游程检验进行分析和证明，并指出其在实际生产、研究过程中的应用。游程检验主要可以用于对属性数据的分析，判断一些事件的发生是不是独立的，也可用于对事件发生概率的推断，在此我们主要针对数据的随机性检验介绍游程检验。     

季节趋势平稳过程间的虚假回归

文章推导了当数据生成过程是独立的季节趋势平稳过程情形下,OLS参数估计及检验统计量的极限分布.由于序列中的趋势会导致虚假回归现象的发生.文章借助Monte Cado试验,对上述虚假回归中OLS统计量(t类统计量、R2、DW)的大样本渐近分布进行模拟,发现确实存在虚假回归现象并且受样本容量的影响不大.文章还针对我国数据样本期比较短的特点,就虚假回归下统计量的小样本(T=10,15,30,50)特征进行了模拟.     

结合WLS具有EGARCH误差项时序的ADF检验

文章在有限样本条件下,通过加权最小二乘法和普通最小二乘法随机模拟了误差项为EGAKCH-norm和EGARCH-t时序的ADF检验,发现用加权最小二乘法(WLS)比普通最小二乘法(OLS)得到检验统计量的临界值更加稳健,用t(ρ)统计量要比用t(ρ)统计量更有效.     

面板数据模型中随机效应存在性检验的理论研究及其实证分析

 由于能体现异质性等一系列优良性质,面板数据模型正被广泛应用到经济学各个领域中。然而,在反映异质性的个体效应和时间效应的设定上,经常存在人为的主观性和随意性,因此容易导致错误指定事件的发生。本文提出了一个稳健的方法分别检验面板数据模型中随机个体效应和随机时间效应的存在性。具体而言,通过对残差进行正交化变换消去可能存在的时间效应,并建立人工自回归模型,然后基于该模型自回归系数的最小二乘估计构造检验统计量检验个体效应。构造的检验是单边的,零假设下渐近服从标准正态分布。在检验时间效应时,可类似得到统计量及其渐近性质。功效研究表明这些检验敏感性较强,能检测到以参数速度（最快的速度）收敛到零假设的备择假设。通过模拟试验研究了检验统计量的小样本性质,并进行了实际数据分析。     

可分离债券公告对公司价值的影响

自2006年11月马钢发行第一只可分离债券以来,我国的可分离债券如雨后春笋般涌现。到2008年底,我国共发行可分离债券20只。可分离债券作为一种融资的新品种,受到了券商的热烈欢迎,它的市场表现如何?本文通过事件研究法,对2006年至2008年间可分离债的宣告对公司股价的影响进行实证分析。基于可转换债券的对比,研究认为可分离债券的宣告发行可以显著提高公司市场价值。     

蒙特卡罗方法在经济学中的应用——基于河南省农业持续度的实证分析

首先利用蒙特卡罗方法研究小样本或有限样本的统计性质,然后计算ADF检验式中时间趋势项的τ统计量的值,最后用蒙特卡罗方法进行实证分析。通过分析可以看出蒙特卡罗方法在经济中的应用非常广泛,特别是用于解决随机性问题,使得这种方法成为一种优于其它方法的工具。     

统计抽样检验的最新发展--首选抽样检验

一、统计抽样检验概述 统计抽样检验是以数理统计为基础的科学的产品或服务的质量检验方法,是质量管理、质量保证和质量监督的重要组成部分和基本统计技术手段.抽样检验是利用批或过程中随机抽取的样本,对批或过程的质量进行检验,作出是否接收的判决,是介于不检验和百分之百检验之间的一种检验方法.现代检验方法的理论依据是概率论与数理统计、管理学和经济学,为与传统的、不科学的抽样检验方法(如百分比抽样检验)相区别,有时称它为统计抽样检验.     

STR-ECM模型非线性协整关系检验问题研究

文章首先运用基于剩余平方和的F统计量实现协整对非协整、线性协整对非线性协整,以及ES-TR-ECM对LSTR-ECM的检验.其次,用蒙特卡洛10000次试验给出F、E、F3统计量的临界值,并模拟数据对有限样本下F1、F2、F3统计量的功效进行检验.最后,用文章的研究与有关研究的统计量进行比较分析,仿真实验表明:提出的检验统计量具有较好的有限样本性质,因此其可行性和适用性较强.     

基于二叉树模型的我国可转换债券定价实证分析

可转换债券是介于公司债券与普通股之间的一种混合金融衍生产品,投资者在将来某一时间,选择是否按照一定的转换价格将可转换债券转换为公司普通股票的权利.我国发行的可转债一般都具有赎回条款、回售条款和向下修正条款.利用二又树方法计算可转换债券的价值是一种简单、明了的计算方法.文章首先阐释了我国可转换债券研究的逻辑起点,分析了基于二叉树方法的可转债定价模型,文章最后进行了可转债定价的实证分析.     

稳健学生t回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法

与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数.而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性.文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题.     

多个独立样本非参数检验中的Jonckheere-Terpstra方法

Jonckheere-Terpstra检验在多个独立样本非参数检验中,可以检验多个独立样本的位置参数是否持续上升和下降,和常用的Kruskal-Wallis检验相比,Jonckheere-Terpstra检验的计算过程相对复杂,文章对Jonckheere-Terpstra检验统计量进行了梳理,然后结合案例介绍了Jonckheere-Terpstra检验的实际应用.     

检验分布的统计法比较

根据大量的试验数据经统计对未知的总体分布进行推断而求得分布类型;对已有经验参考的情况可做小样本的试验,先假设共分布类型再进行相应的拟合性检验,这种方法称为统计法.常用的方法有"X2检验法"和"K-S检验法".……     

符号检验中样本间一致部分的影响及连续性矫正

针对符号检验法只考虑两样本中不一致部分n+和n_而忽略两样本间一致部分no的问题,文章用重新分组的方法对符号检验公式做了修正.修正后的检验依据样本整体信息,在n+和n_一定的情况下,随着n0的增大检验统计量减小,p值增大.此外,检验公式的连续性矫正公式和原始公式的检验结果的p值分别与二项分布的通常累积概率和中心累积概率基本一致.     

动态面板模型参数估计方法的比较研究

本文借助于蒙特卡洛模拟方法,在综合比较了主流动态面板模型参数估计方法优劣的同时,分析了动态面板模型参数估计有效性检验统计量的检验功效.结论表明:广泛应用的差分和系统GMM的参数估计方法,在小样本情况下,存在明显的参数估计偏差,相应的参数检验功效也存在扭曲,固定效应方差比越大这一偏差越明显,偏差修正和极大似然的动态面板模型参数估计方法参数估计的有效性越高.当动态面板模型的被解释变量为截断变量时,差分和系统GMM的参数估计偏差更为明显,而转换的Tobit模型则能够提供稳健的参数估计.固定效应方差比越大,弱工具变量检验的LM和CLR功效越稳健.本文最后将不同的动态面板模型估计方法,应用于劳动力迁移引致的区域工资差距问题的研究,进一步验证了蒙特卡洛模拟研究结论的稳健性.