多重假设检验中参数估计问题研究

在多重假设检验中,真正原假设的个数m0是未知的,但是它有着很重要的影响,因此,它在最近的统计文献中备受关注.文章综述了三种主要的估计方法:最低斜率法、三次样条法、均值估计方法.然后将上述三种方法结合起来,提出了新的估计方法:均值三次样条法,并主要研究了其在微阵列数据上的应用.大量的模拟研究表明,和其他方法相比,新的估计方法具有较小的偏差和标准差.最后利用真实数据来对估计方法进行评估,并找出了差异表达性基因.模拟和实际数据表明此方法具有显著性提高.     

基于倾向得分匹配与加权调整的非概率抽样统计推断方法研究

文章针对非概率抽样统计推断问题,提出了一种解决方法:首先采用倾向得分匹配选择样本,然后采用倾向得分逆加权、加权组调整和事后分层调整三种方法对匹配样本进行加权调整来估计目标总体,并比较不同方法估计的效果.蒙特卡罗模拟与实证研究表明:当网络访问固定样本大小与目标样本大小的比率小于3对,三种加权方法估计的效果均比未加权时匹配样本的估计效果好;当网络访问固定样本大小与目标样本大小的比率不小于3时,倾向得分事后分层调整与未加权的匹配样本估计效果较好.     

股指期货的套期保值比率与绩效研究

套期保值是股指期货的重要功能之一.文章基于OLS、EC-GAKCH、VECM-GAKCH、VECM-GARCH-X四种模型估计套期保值比率,并通过研究样本外绩效比较了四种模型的套期保值效果.通过实证分析得出以下结论:套期保值比率具有时变性,VECM-GAKCH模型的套期保值效果优于其它三种模型.     

概化理论方差分量及其变异量估计:Jackknife方法与Traditional方法比较

文章生成概化理论p×i、p×i×h、p×(i:h)三种不同设计下的正态数据、多项数据和二项数据,用Jackknife方法和Traditional方法估计数据的方差分量、标准误和置信区间,并比较这两种方法的性能。结果表明:(1)Jackknife方法在方差分量估计和标准误估计上都较为准确;(2)相较于Traditional方法,Jackknife方法在方差分量置信区间估计上略有不足。(3)相较于Traditional方法,Jackknife方法估计的准确性不随数据类型、研究设计和方差分量的不同而产生波动,具有更强的稳健性。     

基于MV-GARCH的石油期货时变套期保值比率研究

文章运用DCC-GARCH、CCC-GARCH和BEKK-GARCH模型估计了WTI石油市场的动态套期比率.通过实证比较分析发现,这三种多元GARCH模型估计的套期保值比率都有较好的套期保值效果,其中DCC-GRACH模型估计的套期保值比率,效果优于其它两种.     

非参数回归估计与人工神经网络方法的预测效果比较

文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用.讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数.最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较.     

复杂抽样设计下的域估计问题研究

随着国内定量研究方法的开展和大型调查数据的免费公布,研究者不仅使用抽样调查数据对总体分析,还需要对域总体进行分析.本文对调查数据满足域精度推断的域估计问题进行研究.首先,根据实际调查中的域估计问题,指出解决域估计问题最好的方法是事先确定好需要估计的域,并在抽样设计时兼顾域的估计精度.但是,在实际调查中还包含计划外的域,通过对简单随机抽样下的域估计问题的研究,说明非计划域的估计问题的最大难点是域样本量的随机性.然后,针对实际中的抽样调查数据多来源于分层、多阶段、整群和不等概率等复杂抽样设计的问题,指出需要结合复杂抽样设计信息、域样本量的随机性、域样本在总体的误差层和误差群中的分布,对复杂抽样设计下的域估计问题进行研究.最后,以中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies,CFPS)为例,对复杂抽样设计下的域估计问题进行案例研究.     

我国的产出缺口与通货膨胀

本文采用HP滤波法,生产函数法和状态空间模型对我国的产出缺口进行了估计,估算出我国1978-2003年间的潜在产出和产出缺口.实证研究表明,三种方法得到的产出缺口相似,且与通货膨胀的变化路径一致.在估算产出缺口的基础上,我们估算出了相应的菲利普斯曲线.结果表明,产出缺口与通货膨胀存在着显著的正相关关系,现期产出缺口比预期通货膨胀的影响要大,并大致推测出我国的自然通货膨胀率在3%左右.     

我国期货市场套期保值比率的估计方法

本文结合我国黄豆、铜、小麦的期货市场和现货市场数据进行实证研究,并运用Ederington套期保值有效性测度方法对不同套期保值比率估计方法的套期保值效果进行比较分析.     

基于随机窗宽的α-混合序列分布函数估计

在总体未知的条件下,非参数方法是分布函数常用的估计方法.独立样本下分布函数的核估计方法已经有了深入的研究,文章对非独立的平稳α-混合序列的分布函数提出了随机窗宽条件下的非参数核估计,讨论了估计的强一致相合性和一致完全收敛性.     

二项—Gumbel复合极值分布的参数估计

在金融风险评估、事故预测、保险索赔等领域的研究中,极值理论已发展成为一种重要的统计学方法.Gumbel分布是一种常用的极值分布函数,并逐渐成为了对于随机变量极端变异性建模的重要工具.文章将二项分布与Gumbel分布函数复合,提出了一种新的复合极值分布函数即二项-Gumbel分布.重点介绍了极值理论以及二项分布与Gumbel分布复合函数,运用极大似然估计(MLE)对二项-Gumbel复合分布的各种参数进行估计,并通过计算机模拟得KS检验统计量的临界值.     

多指标抽样的样本容量设计方法

在抽样调查中,首先必须确定样本容量.样本容量既取决于调查费用,同时也受估计精度的制约.多指标抽样是一种常用而复杂的调查方法.样本容量的确定就成了多指标抽样设计的难点.文章首先在理论上阐明最优样本容量的存在;然后介绍了确定样本容量的一般方法;在此基础上,分两种情况对多指标抽样背景下样本容量设计进行了详细讨论.     

我国人力资本存量估算

0引言人力资本易于定义却难以计量。人力资本是无形的、不可触摸的,其存量不能直接得到,所有的存量估计都是间接的、有偏的。常用的估计方法有成本法、收入法和教育指标法等三种。我国大多数学者的研究仅限于教育指标法。但是,正如wobmann(2003)所述①[1],基于教育代表指标的研     

并发多样本滚雪球抽样的捕获再捕获估计

滚雪球抽样是一种非概率抽样方法,一般采用线索触发的方式进行抽样,通过同伴推荐和再推荐来逐次抽取并组织样本。本文引入捕获再捕获抽样估计方法对并发式多样本滚雪球抽样的总体规模进行估计,比较了Peterson、Chapman等的估计方法,提出了以并发式加权线性模型去估计总体规模的基本思路,在本文设计的三种估计量中,共权估计量方差最小,离散性质局部最优。最后,对一个真实的滚雪球抽样调查过程进行了实证分析。     

小议县、乡政府统计机构的改革方向

一般来说,"统计"一词包括三个含义:统计工作、统计资料和统计学.要完整理解统计,必须正确把握统计与估计的区别和联系.统计是对社会经济现象数量方面的调查研究,主要从数量方面来描述社会经济现象;而估计是根据已知数字,采用科学的方法来推算未知数字,是一种计量方法.     

一种新寿命分布的参数估计及其应用

Chen(2000)提出了一种新的两参数寿命分布,这个分布有递增或浴盆型失效率函数,并基于Ⅱ型截尾样本给出了分布参数的区间估计.文章对这种两参数寿命分布在一个参数已知时,基于Ⅰ型截尾样本并借助Han(2011)给出的失效概率的E-Bayes估计给出了另一个参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计,进而得到了失效率函数和可靠度的估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明方法可行且便于工程应用.     

趋势预测模型选择与估计的一种算法

趋势预测模型选择与估计的一种算法辽宁大学经济管理学院马树才陈瑾玫在经济预测中，时间序列趋势预测是常用的一种模型，对于其模型的选择与估计，目前，大多数文献中所介绍的有两种方法：一种是常用的精细的最小二乘法；另一种是比较粗糙的“三点法”。前者虽然精确，但...     

抽样调查校准估计法的应用研究

文章归纳梳理了抽样调查校准估计法的理论发展,对最短距离法、工具向量法和参数校准法的基本理论与操作进行了对比分析.在此基础上,进一步对抽样调查的两阶段校准估计法原理及应用进行了分析,并选取了我国混合所有制经济国有企业中进行了国企产权改革的企业为样本,并基于这三种校准估计方法得到混合所有制国企产权改革的绩效数据与实际的绩效数据进行了比较,以判断抽样调查校准估计方法的有效性.研究发现,从均方误差和相对偏差的角度来看,最短距离法、工具向量法和参数校准法这三种抽样调查校准估计法都能很好的估计混合所有制国企产权改革绩效,但参数校准法更加有效.     

空间计量模型中空间矩阵的误用及其影响

 本文通过研究指出，基于常用的空间计量经济学模型嵌套检验方法，我们经常会遇到空间结构关系误用的情况。通过设计一个Monte Carlo实验，本文讨论了空间矩阵误用的概率、影响空间矩阵误用的因素以及空间矩阵误用对空间计量经济学模型估计造成的影响等三个问题。     

不同损失下指数-威布尔分布参数的Bayes估计

文章在对称和非对称损失函数下研究了两参数指数一威布尔分布(EWD)形状参数的Baves估计问题.当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下Baves估计表达式及极大似然估计:运用随机模拟方法产生不同容量的样本对三种不同形式的Baves估计及极大似然估计的精确度进行了比较.模拟结果说明,要提高估计的精确度,应根据样本数选取损失函数.