基于Johansen程序的协整参数自举分析

 考虑静态和动态两类数据生成过程,利用蒙特卡罗模拟方法,从估计偏差、实际检验水平和检验功效三个方面对基于Johansen程序的长期参数渐近分析和自举分析进行全面比较。结果表明,与渐近分析相比,自举分析可以减小实际检验水平对名义水平的偏差,但要以检验功效的降低为代价。严格意义上,自举分析是降低了“拒真”错误出现的概率,如果VAR（Vector Autoregression）模型能够很好地拟合数据,自举分析可能导致实际检验水平低于名义水平,此时应该慎用。使用Johansen程序估计协整参数时,容易出现异常估计值,因而不宜通过自举法修正估计偏差。     

碳通量产品的位置偏差评估模型

文章依据碳通量与大气CO2浓度观测数据的关系,建立了区域尺度通量产品的位置偏差评估模型,在通过模拟实验检验了模型有效性的基础上,将模型应用于2003年BEPS模式和Carbon Tracker模式碳通量产品的偏差估计。结果表明,在原始通量产品的基础上,加入位置偏差的估计结果,得到的通量估计将更符合大气中CO2浓度的变化特征。     

基于排序集样本和辅助变量中位数的均值比率估计方法

排序集抽样下利用辅助变量中位数构建了总体均值的改进比率估计模型,分析了该比率估计量的偏差和均方误差,并与简单随机抽样下的比率估计比较,证明了改进后的比率估计均方误差更小。以农作物播种面积和产量为研究对象进行实例分析,研究表明,基于排序集样本和辅助变量中位数的比率估计方法可以有效提高估计精度,验证了该构造方法的可行性。     

AR(1)模型中参数估计的偏差分析

文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性.对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法.通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况.     

样本结构性偏差的校准加权调整方法

校准估计是基于事后分层的加权调整估计,用于解决大规模调查中调查样本与总体存在结构性偏差的问题。本文系统总结了校准估计的方法,特点,以及校准估计与事后分层,广义回归估计的关系。     

动态面板阈模型的一种序贯两步估计

动态面板阈模型可以刻画经济变量动态调整过程的非对称性,在实证分析中有广泛的运用,但阈值参数的引入同时增加了参数估计的困难,理论上尚有许多问题没有解决。针对此类模型,本文提出了一种简单而实用的序贯两步估计方法,首先利用格点搜索获得阈值参数的一致估计,基于该参数对数据结构进行合理划分并引入不同类型的矩条件,然后利用广义矩方法获得自回归参数的估计。理论研究与模拟结果表明,序贯两步估计具有良好的大样本性质和有限样本表现;与现有文献的方法相比,序贯两步估计能够有效避免不同类型参数估计偏差的相互影响,减小估计量的偏差与均方根误差。     

纵向可加部分线性测量误差模型的渐近估计

基于纵向数据,研究参数部分协变量含有测量误差的可加部分线性测量误差模型的估计问题,提出了用于模型估计的偏差修正的二次推断函数方法,得到参数部分的估计结果具有相合性、渐近正态性,非参数可加函数的估计结果达到最优收敛速度。数值模拟和实例数据分析结果显示,该模型估计方法在同等条件下要优于广义估计方程方法。理论和数值结果显示,偏差修正的二次推断函数可以有效地处理测量误差和个体内相关性,是一个有效的纵向数据和测量误差数据分析工具,具有一定的理论和应用价值。     

中国城镇居民肉类需求的单位价值弹性估计偏差研究

当前,对中国居民肉类需求的价格弹性估计多是利用汇总数据和用单位价值替代市场价格进行估计,而产品质量变化会导致用单位价值估计的价格弹性有偏。鉴此,利用全国984个样本汇总数据,估计城镇居民对猪牛羊禽肉的各种弹性,并且对利用单位价值估计的单位价值弹性和真实的价格弹性之间的偏差进行估计。结论显示:通过单位价值估计的价格弹性(单位价值弹性)高估了真实的价格弹性;随着收入水平的提高城镇居民对肉类质量水平需求会不断提高,通过单位价值高估的价格弹性程度将更强,因此对单位价值弹性偏差的衡量越发重要。     

NA误差下线性模型最小绝对偏差估计的相合性

文章基于相依序列,研究了线性模型,在若干条件的假设下,建立了以NA序列为误差的线性模型未知参数的最小绝对偏差估计的渐近性质,如最小绝对偏差估计的强相合性.此结果是在较弱的条件下将文献[1]中独立误差情形下未知参数估计的相关结果推广到了NA误差下相应的结果.     

测量误差模型稳健方法及应用研究

回归模型在经济学、生物医学、流行病学、工农业生产等众多领域有着广泛的应用,而在实际数据收集时常常出现无法获得变量的精确数据或全部数据的情况,即常碰到测量误差数据、缺失数据等复杂数据情形。对于回归模型中存在测量误差的情况,如在参数估计时不加以修正,则易产生估计偏差,使得估计精度下降。对于数据缺失情形,如不采取合理的处理方法也会导致模型分析结果不佳。故此,本文研究含有测量误差数据时,解释变量具有随机缺失时的线性测量误差模型和部分线性测量误差模型的稳健参数估计问题。本文提出了一种在测量误差服从拉普拉斯分布时参数的损失修正估计,通过蒙特卡洛模拟和医学研究中的实证分析,显示本文所提的估计方法具有偏差小、精度高、稳健性强的优势。     

Hawkes过程分支比估计——一种简单的非参数方法

Hawkes自激发过程是近年来被广泛用于金融建模的一个良好模型。本文提出了一种Hawkes自激发过程的分支比的简单估计方法,该方法是对Hardiman和Bouchaud提出的均值-方差估计量的改进。在继承均值-方差估计量形式简便的优点的同时,克服其参数难以选择的缺陷,减小了估计的系统性偏差。模拟结果验证了改进的效果,同时我们将该估计方法用于我国股市内生性水平的分析之中。     

基于奇异值分解方法的条件异方差下协整秩检验

文章引入奇异值分解(SVD)广义秩化简方法对经典的Johansen协整程序加以改进,得到一个新的秩统计量.在协整检验中加入了重抽样过程,通过蒙特卡洛模拟实验,从实际检验水平和功效、估计偏差三个方面进行比较分析,结果显示,自举法能很大程度上改善条件异方差所造成的检验水平偏差和检验功效的扭曲.     

基于连续混合正态分布的期货定价偏差研究

挖掘期货理论价格和实际价格之间的关系有助于提高期货市场定价效率、发挥期货价格发现功能。基于持有成本定价模型计算期货定价偏差,利用连续混合正态分布模型对定价偏差的分布进行拟合,先采用基于牛顿迭代的极大似然估计法对未知参数进行估计,再进一步利用模拟退火算法对牛顿迭代的结果进行优化。结果发现,模拟退火算法可以有效提高估计精度,连续混合正态分布模型能够更好地拟合期货定价偏差分布。     

敏感性分析中贴现率选取引起的项目价值估计偏差分析

虽然敏感性分析得到了广泛使用,但是,敏感性分析也存在相对粗糙的不足.尤其值得注意的是,在现有的所有规范教材中,对项目进行敏感性分析时,针对各种不同的估计都是采用相同的贴现率,而这就意味着投资者对这些估计得到的不同现金流量要求相同的期望收益.但是假设投资者对不同的现金流量要求相同的贴现率显然违背了风险-收益的平衡理论,本文将基于资本资产定价模型,首先给出项目价值评估的合理贴现率,接着给出示例,说明单变量敏感性分析采用适用于中性估计的(正常)贴现率为统一贴现率可能出现严重的价值估计偏差.     

仿射期限结构模型的小样本偏差修正研究

仿射动态期限结构模型的估计方法中存在着小样本偏差问题,估计出来的结果可能因小样本偏差而产生偏误.较严重的偏误导致了未来短期利率预期和长期期限溢价与实证研究不符.文章考察了我国银行间债券期限结构模型估计,结果显示,系数估计中存在显著的小样本偏差,然后利用Bootstrap模拟的偏差修正方法进行了修正,重新解释了我国远期利率及远期溢价的一些重要特征.     

阈值协整参数的修正估计法小样本性质的比较

在阈值协整参数估计中,通常所采用的方法是OLS估计,但是由于样本容量的限制,OLS估计量具有偏差且非有效。文章对FM-OLS、CCR和DOLS这三种修正的阈值协整参数估计法进行了模拟研究,全面揭示了各估计量的小样本性质。     

广义矩估计的延伸——广义经验似然估计

从广义矩估计(GMM)到广义经验似然估计(GEL)的发展,是由于GMM估计量小样本性质的不足,促使人们寻求方法的改进和拓展。通过必要的证明和推导,详细解析GEL类估计量(包括EL,ET,CUE)的逻辑关系和数理结构,认识GEL的内在本质,并运用随机模拟方法证实了在小样本场合GEL类估计量比GMM估计量具有更小的估计偏差和均方误差,即GEL类估计改进了GMM估计的小样本性质。     

基于动态收缩法的大维协方差阵的估计及其应用

文章将单因子协方差阵和样本协方差阵相结合,通过对它们进行最优加权平均,提出了新的协方差阵估计方法——动态加权收缩估计量(DWS).该估计量一方面通过选择最优的权重来平衡协方差阵估计的偏差和误差;另一方面估计的是大维数据的动态协方差阵,在估计过程中考虑了前期信息的影响.通过模拟和实证研究发现:较传统的协方差阵估计方法而言,DWS估计量明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利.     

时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。     

双边界二分式引导技术的起点偏差及其修正——以胶州湾浒苔生态损害评估为例

双边界二分式作为CVM支付意愿的引导技术,在提高统计效率方面效果显著,但由于受访者缺乏对于公共物品或服务的估值经验,表现出的支付意愿不能完全反映其真实支付意愿,易引起锚定效应和偏移效应,从而影响双边界二分式的估计有效性。因此,尝试在双边界二分式估计模型中引入锚定效应与偏移效应修正系数,使用锚定效应与偏移效应偏差修正模型对黄海海域胶州湾浒苔生态损害进行评估。研究结果如下:相关效应系数显著性检验证实,在浒苔生态损害评估中,存在锚定效应和偏移效应造成的起点偏差;制定效应修正系数对偏差修正的模型拟合程度表现更优,提高了双边界二分式估计的有效性;基于锚定效应和偏移效应偏差修正模型,受访者对胶州湾浒苔绿潮生态损害进行治理的平均支付意愿为118.14元/(人·年),由此推算出生态损害价值为6.29亿元/年。此结论可为进一步改进双边界二分式CVM的估计有效性提供借鉴,也可为政府制定绿潮防控策略提供一定的科学理论支撑。