广义线性混合模型在顾客满意度研究中的应用——基于某地区银行理财产品顾客满意度的分析

在对广义线性模型与经典线性模型进行对比分析基础上,重点介绍了广义线性混合模型与估计方法及其在满意度调查数据中的模型设定与应用,并采用某调查机构在2011年1月至2012年3月期间对购买过某地区银行理财产品的客户进行的满意度调查数据进行实证分析。研究表明:相对于经典线性回归模型与广义线性模型,广义线性混合模型是分析满意度调查数据的有效方法。     

混合广义线性模型

本文首次提出混合广义线性模型，此模型包括通常的标准广义线性模型以及贝叶斯多层广义线性模型。对二分量混合广义线性模型，利用近似准似然方法讨论其参数估计。对指数族混合广义线性模型，利用标准的广义线性模型分析方法得到参数的迭代估计。至于Ａｌｂｅｒｔ提出的贝叶斯多层先验分析方法，我们给出简单的讨论与修正；并且讨论与分析两个特殊的贝叶斯多层广义线性模型，给出它们的有关详细结果。最后，对混合广义线性模型，提出两个问题     

广义线性混合模型及其在非寿险信度费率厘定中的应用

近年来,国内外精算学者开始将广义线性混合模型用于信度模型费率厘定中,但他们对因变量的推广仅仅推广到负二项分布。在前人的研究基础上,将因变量进一步推广到负二项K、广义泊松、双泊松等分布,然后用极大似然估计中的限制性虚拟似然法和自适应高斯求积法对参数进行估计,最后用美国劳工补偿保险进行实证分析。结果表明:负二项K(K=1.947)广义线性混合模型对数据拟合效果最好,其次为负二项1、负二项2、双泊松、广义泊松和泊松广义线性混合模型。     

熵损失函数下广义线性混合模型协方差矩阵谱的分解估计

文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。     

广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计

文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题.提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性.     

广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展

广义线性模型在精算中的应用始于20世纪80年代，其应用涉及到精算学的各个领域，如生命表的修匀、损失分布、信度理论、风险分类、准备金和费率估计等方面。在对广义线性模型适用于非寿险精算的典型特征进行分析的基础上，对广义线性模型在非寿险精算中的应用及其研究进展进行分析和总结的同时，重点分析利率厘定和准备金估计中广义线性模型的建模思想，并结合实际提出了今后研究的方向。     

广义线性混合模型框架下的信度模型分析

尝试在广义线性混合模型的框架下构建信度模型。在广义线性混合模型框架中,假定被解释变量服从指数簇分布,假定自然参数先验分布为相应的自然共轭先验分布簇,按照Bayes理论,通过特殊构造,给出推论:对随机效应的估计满足经典信度公式。参数估计部分,利用自然共轭先验分布簇参数子列上下极限的性质找出先验分布参数的含义和关系,使用伪似然方法给出信度估计公式。并以特例形式讨论Tweedie模型,对模型进行变形,得到特例的Bühlmann-Straub信度和经典的Bühlmann信度。该模型同时考虑先验信息与后验信息,对整合分类费率与个体经验费率提供一定参考。     

线性混合模型方差分量的谱分解估计

文章把文献[8]关于含有两个方差分量的线性混合效应模型的谱分解估计推广到一般线性混合效应模型,基本思想是通过把所研究的模型转化为含有两个方差分量的线性混合效应模型。首先研究如何构造含有三个方差分量的线性混合模型的谱分解估计,给出谱分解估计的无偏估计类。然后把所得到的结论推广到一般线性混合效应模型中。     

广义Gamma分布簇广义线性混合模型的构建

 本文在广义Gamma分布簇基础上引入异质性来构建广义线性混合模型。本文构建的广义Gamma分布簇广义线性混合模型在广义线性混合模型的框架下分析,通过参数重整技术把广义Gamma分布簇变量的建模问题与指数分布簇变量的建模问题联系起来,模型推断可以方便地利用广义线性混合模型和广义线性模型的研究成果,同时也可以方便地推广到其他模型。三参数广义Gamma分布可以收缩到两参数的Gamma分布、Weibull分布或指数分布,能降低模型误设的风险,还能便利地分析误差结构。     

Monte Carlo EM梯度法在MATLAB中的实现

文章使用空间广义线性混合模型为连续空间非正态变量建模,在MATLAB中实现模型参数估计的MCEMG算法,即结合Monte Carlo样本的EM梯度法,求解参数的极大似然估计及采样点随机效应的最小均方误估计。在GS+中进行随机效应的普通克里格插值,并最终对非采样点响应变量进行预测。模拟仿真结果显示该方法参数估计与真实值较接近,响应变量预测结果能反应真实数据总体分布情况。     

网上调查应注意的几个问题

国际互联网的飞速发展,正在把 我们带入一个激动人心的网络世界。适应网络时代的调查方式──网上调查随之产生。网上调查是利用网络作为信息收集渠道,获得即时有针对性的各种信息的一种调查方式,具有很高的时效性和效率,可以节省大量调查费用和人力,是二十一世纪调查研究收集数据的主要手段之一。由于国内上网用户数量有限,网上调查也刚刚起步,网上调查的使用具有一定的局限性,应注意以下几个问题: 样本的代表性网上调查的调查对象仅限于网民,网民的构成决定着预定的被调查者是否构成群体规模。如果被调查规模不够大,样本往往缺…     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.     

基于GARCH模型的金融冲击对企业产出影响研究

利用GARCH模型,计算了来自货币供给、汇率以及股市波动因素的金融冲击,结果表明GARCH模型能够很好地反映金融冲击情况。根据GARCH模型分析结果,利用面板数据模型研究了金融冲击对企业产出的影响,实证研究显示:金融冲击会对企业产出有显著的影响,但单独股市波动的冲击对就业影响不显著;资产负债率高的企业,金融冲击会导致产出更大的下降。     

Bounds on Sample Variation Measures Based on Majorization

Using majorization theory, upper and lower bounds are derived for different measures of variation as progressively more items of information are available about the sample data. As a convenient starting point, bounds are first established for a one-parameter family of variation measures, which is a generalized mean difference measure of which Gini's mean difference, the standard deviation, and the range are particular cases. While, as pointed out, some of the derived bounds are well known, others do not appear to have been published and are tighter than established bounds. Some 40 different bounds are derived, besides any number of bounds given for the generalized family of variation measures. A number of interesting inequalities are also derived on the basis of some of the bounds. While the bounds have been developed in terms of real-valued sample data generally, the paper concludes with a brief discussion of the bounds for categorical data when the sample data consists of frequencies (counts).     

ARCH类模型在风险价值测度中的应用

将ARCH类模型用于计算风险价值，会在很大程度上提高风险价值测度的精度。通过理论分析和实证分析都表明，利用ARCH类模型计算金融资产的风险价值，可以体现其收益率的分布状态和波动性的影响作用，适应风险价值计算的需要，能够提高风险价值的计算精度。     

连续性抽样估计方法研究综述

根据国外的理论研究及应用的经验,预计连续性抽样估计方法在中国的应用前景非常广阔。因此,将连续性抽样估计方法作为研究对象,对国外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并比较分析各类连续性抽样估计方法,归纳出存在的问题及未来研究的趋势,为后续的研究提供参考,同时为该方法顺利地应用到中国实际调查工作中奠定理论基础,从而进一步推动中国统计调查方法体系的改革与发展。     

Influence on tests with focus on linear models

To assess the influence of single observations on the parameter estimates, case-deletion diagnostics are commonly used in linear regression models; one example is Cook's distance. For nested parametric models we consider a deletion diagnostic for evaluating the influence of a single observation on the likelihood ratio (LR) test. In order to have a common scale as reference, the asymptotic distribution of the diagnostic is derived and the values of the diagnostic are converted to percentiles. We focus on linear models and general linear models, and in these cases explicit results are derived. The performance of the diagnostic is explored in two small bench mark examples from linear regression and in a larger linear mixed model example.     

A note on characterizations based on truncated expectations

Many characterization results of the bivariate exponential distribution and the bivariate geometric distribution have been proved in the literature. Recently Nair and Nair (1988b, Ann. Inst. Statist. Math. 40 (2), 267–271) obtained a characterization result of the Gumbel bivariate exponential distribution and a bivariate geometric distribution based on truncated moments. In this note, we extend the results of Nair and Nair (1988b) to obtain a general result, characterizing these two bivariate distributions based on the truncated expectation of a function h, satisfying some mild conditions.     

基于粗糙理论的高速公路财务评价方法研究

在粗糙理论的背景下,介绍一种高速公路财务评价方法,该方法视高速公路中各评价指标的基础数据或参数为粗糙变量,构建粗糙向量,并提出粗糙模拟技术以及粗糙条件下求解指标期望值、概率和关键值的一般方法和步骤;最后举例说明该方法的可行性和有效性.     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。