半参数计量经济联立模型的变窗宽估计理论

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用.文章将半参数单方程计量经济模型的局部线性估计方法与传统联立方程计量经济模型的工具变量估计方法相结合, 在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下, 提出了半参数联立方程计量经济模型的局部线性工具变量变窗宽估计方法, 并利用极限理论研究了估计的大样本性质.结果表明:参数分量的估计具有一致性和渐近正态性且收敛速度为n-1/2;非参数分量估计在内点处具有一致性和渐近正态性, 其收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

参数法、半参数法和非参数法计算我国铜期货市场VaR之比较

本文分别采用参数法、半参数法与非参数法来估计铜期货市场的风险值。由于利好与利空信息对期货市场波动性的影响是不对称的．因此本文参数法采用非对称的EGARCH与TGARCH模型来估计铜期货市场的条件vaR．半参数法采用前四阶矩方法．非参数法采用核函数的方法。一般金融市场只考虑下跌风险．而期货市场由于存在做空机制。所以本文亦提出期货市场上涨风险的概念．并分别估计了三种方法下的下跌VaR与上涨VaR。用返回检验对每种方法的有效性进行了评价。实证研究表明：不论是下跌VaR还是上涨VaR．非参数法对数据的拟和要远远优于另外两种方法．具有很强的实际意义。     

基于DEA的生产函数估计

针对常用参数方法或非参数方法估计技术状况所存在的缺陷,提出了一种基于DEA的估计理论生产函数的方法,该方法可用于估计凹生产函数所含参数,其基本思路是:首先,利用DEA方法评测各DMU的产出效率,得到(弱)DEA有效的DMU;然后,根据各(弱)有效DMU确定DEA生产可能集的前沿面,从线性逼近角度给出理论生产函数的上确界;最后,利用相切条件计算生产函数所含参数,从而确定生产函数的具体形式.以C-D函数为计算范例,显示了该方法的优越性.     

利率期限结构模型估计结果影响因素经验研究

本文首先将利率期限结构模型分成了四类,并总结了国内外利率期限结构模型的估计方法。作者利用中美利率数据证明了利率市场的有效性,估计方法和数值优化算法都会对模型估计结果产生影响。实证结果表明,利用所有市场利率数据的新估计方法得到的参数会更加准确,可以消除利率市场的套利机会;遗传算法的估计结果不太稳定,单纯形法估计结果对初始值比较敏感,而矩形分割法的估计结果最为稳健。     

基于多子样的贝叶斯动态过程能力估计与评价方法研究

针对参数随机化情况下生产过程能力的评价问题,提出了新的过程能力指数估计与评价方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了扩散先验分布下参数后验分布,据此构造了过程能力指数的贝叶斯点估计和区间估计;在此基础上,将前一阶段模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,充分利用历史数据信息,建立了过程能力指数及其下限的贝叶斯动态评价模型。研究结果表明:与现有的贝叶斯过程能力指数估计方法比较,贝叶斯动态过程能力指数的预测精度优于前者,更能反映实际生产过程能力水平。     

股指期权定价的非参数数值方法研究

扩散过程估计的参数化方法存在先入为主的不足,并且扩散项函数形式的设定十分困难,而非参数方法不需要数据产生过程的先验信息,直接从数据出发估计扩散函数,克服了以上不足。本文提出了一种基于连续时间过程的非参数股指期权定价模型。对于刻画基础资产动态行为特性的扩散函数不加任何函数形式限制,利用离散数据匹配密度函数构造它的非参数估计,进而计算股指期权的均衡价格。论文从理论上论证了扩散项估计的一致性和渐进正态性。实证研究表明,该方法对于实际市场价格具有较高的拟合效果,特别是在市场波动剧烈时期,非参数方法更优于经典B-S方法。     

附加噪声长记忆过程的半参数估计方法研究

附加噪声长记忆过程的参数估计在实证研究中一直受到回避.本文通过聚合算子对样本数据进行降噪处理,研究了局部Whittle(LW)估计和对数周期图(LP)回归两种半参数估计方法.结果表明LW估计方法相比LP回归,解决了半参数方法的参数选取问题,且能够完全忽略噪声数据的影响而得到一致的估计.将LW估计应用于中国股市,发现重大突发事件发生时的长记忆性表现得最为强烈,且事件后比事件前要强烈.     

我国宏观经济非参数联立模型的局部线性广义矩估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用,但以往的线性或非线性联立方程模型容易造成单方程的设定误差,致使联立方程的累积误差很大,不能很好地反映现实中的经济现象.本文将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合,首次提出了非参数计量经济联立模型的局部线性GMM估计并应用于我国宏观经济非参数联立模型且与线性联立模型进行了比较,结果表明:我国宏观经济非参数联立模型优于线性联立模型.     

随机效应半参数二值响应模型的估计研究北大核心CSSCI

为了研究诸如在收入差距和健康关系中某些解释变量的影响效应可能依赖于其他解释变量的状况,降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数二值响应模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析.随后本文探讨了模型非参数和参数部分的估计.由于似然函数中随机效应和非参数的存在加大了估计难度,为此本文采用B样条方法逼近非参数部分,同时将随机效应视为缺失数据,利用EM算法和MCMC方法建立了模型参数的估计,并研究了其一致性.模拟研究结果表明估计量在有限样本下的表现良好,最后将模型运用于收入差距与健康关系的实例研究中,结果表明数据支持收入差距弱假说.     

非参数计量经济联立模型的变窗宽估计理论

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用. 文章将非参 数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合,在随机设计(模型中所 有变量为随机变量) 下,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计并利 用概率论中大数定理和中心极限定理等在内点处研究了它的大样本性质,证明了它的一致性 和渐近正态性,它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度     

收益率分布主观模型及其实证分析

在累积展望理论基础上,通过累积概率描述主观因素对内在价值分布的影响,建立收益率分布主观模型。建立从经验收益率数据中估计投资群体的风险追求程度、投资情绪和非完全理性程度等行为变量参数的方法。利用沪市A股数据,进行χ2同分布拟合检验,结果表明:0.05水平下,沪市69.56%股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型,接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56.31%、44.80%、46.06%和1.74%。通过比较大、小公司投资群体的行为差异,以及利用收益率主观模型估计的内在价值信息参数和行为参数对截面个股收益率进行解释的实证分析,表明收益率分布主观模型及估计行为参数的方法具有合理性。     

基于岭估计的中国钢材消费超越对数模型研究

本文利用派生需求定理建立钢材消费强度的超越对数需求模型,并利用历史数据对模型的参数进行估计.由于模型变量间存在很强的共线性,导致OLS方法失效.为了避免这个问题,本文利用了岭估计方法对参数进行估计.通过对模型的分析,发现GDP对我国钢材消费有拉动作用,但其效果在减弱.另外,通过模型发现我国目前用钢行业的钢材利用率还较低,但技术进步对我国钢材消费强度的影响,今后是逐渐降低的.     

基于非参数方法的银行操作风险度量

金融业全球化竞争和金融管制放松,导致商业银行面临的操作风险不断增加,操作风险已成为金融监管的焦点.因此,对商业银行和其它金融机构来说,可靠的操作风险度量正变得越来越重要.文章采用基于厚尾分布的非参数方法度量我国商业银行操作风险,给出了VaR的点估计方法和3种区间估计方法(正态近似法NA,经验似然法EL,数据倾斜法DT).此方法的优点在于不用假设操作风险损失分布,这样可以消除参数化模型设定差异而带来的估计偏差.同时,根据厚尾分布的特征,提出了新的厚尾分布样本均值求法,调整后均值更注重对尾部的描述和刻画.实证结果表明:调整后的厚尾分布样本均值大于简单算术平均值,更符合右偏厚尾的分布特征;非参数方法得到的VaR点估计和区间估计考虑了厚尾的因素,解决了传统VaR低估风险的问题,更接近真实情况;VaR 3种区间估计的方法能够提升对风险衡量的准确性,其中DT方法所得到的区间估计最为准确.     

基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究

通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。     

科技进步的经济效益的非参数方法研究

近20年来,非参数密度估计和非参数回归函数估计方法是现代统计学发展的一个重要方向,它改变了传统统计学的格局,对未知分布的数据模型的处理以及不完全数据的处理等提供了一种新的统计方法,本文探讨了科技进步的经济效益的非参数方法及其指标选取。     

估计灰色Verhulst模型参数的LS-SVM方法及应用

估计灰色Verhulst模型中的参数通常采用最小二乘法，这种基于大样本理论的经验风险最小化方法无法保证小样本预测下模型的推广性能.为提高灰色Verhulst模型的预测精度，本文提出了基于LS-SVM算法估计模型参数的方法.首先根据Verhulst灰色差分方程的特点，通过构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM模型，将一维样本空间里的Verhulst模型转化为一个二维特征空间里的LS-SVM模型，进而将Verhulst模型的灰参数的估计问题转化为一个LS-SVM模型的回归系数估计问题.然后通过核函数构造法，结合模型特点合理构造了LS-SVM模型的核函数，基于LS-SVM算法求解回归系数，进而得到Verhulst模型的参数估计.实验结果表明该方法是可行的有效的，可保证Verhulst模型具有良好推广性，相比于传统参数估计方法本文预测精度更高.     

基于CVaR两步核估计量的投资组合管理

在不做任何分布假设的条件下,利用非参数核估计方法对风险度量条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)进行估计,得到CVaR的两步核估计公式.然后用估计出来的CVaR代替理论上的CVaR建立均值-CVaR模型,实现对风险估计与投资组合优化同时进行,并基于迭代思想设计求解该模型的简单算法.蒙特卡洛模拟结果表明基于两步核估计方法的投资组合优化模型和算法比现有的方法更加有效,估计出来的组合边界误差更小.引入无风险资产后,文中的模型和算法同样适用.最后,为说明其应用价值,采用中国A股市场的日收益率数据进行了实例分析.     

半参数空间ZISF的估计、分类与蒙特卡罗模拟

零无效率随机前沿模型（ZISF）包含随机前沿模型和回归模型，两模型各有一定的发生概率，适用于技术无效生产单元和技术有效生产单元同时存在的情形。本文在ZISF的生产函数中引入空间效应和非参函数，并假设回归模型的发生概率为非参函数，构建了半参数空间ZISF。该模型可有效避免忽略空间效应导致的有偏且不一致估计量，也避免了线性模型的拟合不足。本文对非参函数采用B样条逼近，使用极大似然方法和JLMS法分别估计参数和技术效率。蒙特卡罗结果表明：①本文方法的估计精度和分类精度均较高。随着样本容量的增大，精度增加。②忽略空间效应或者非参数效应，估计精度和分类精度降低，文中模型有存在必要性。③忽略发生概率的非参数效应会严重降低估计和分类精度，远大于忽略生产函数的非参数效应的影响。     

要素产出弹性与技术进步贡献率的测算

技术进步对推动中国当前经济的快速发展有着举足轻重的作用,技术进步贡献率则是对这种作用的有效衡量.测算技术进步贡献率首先需要确定要素产出弹性,针对当前要素产出弹性和技术进步贡献率估计存在的分歧问题,利用参数方法,借助经济增长与技术进步关系的计量经济模型,在对C-D生产函数进行扩展的基础上,改进了要素产出弹性的估计方法,提出利用灰色理论和非参数局部线性估计相结合对要素产出弹性进行动态估计的方法,并用该方法估算了1986年一2006年中国制造业贫本和劳动的产出弹性,测算中国制造业分时期的技术进步贡献率.研究结果表明,中国制造业技术进步贡献率小于50%,经济增长主要还是靠增加要素投入驱动,属于粗放型增长方式.用本研究的方法估计的产出弹性来测算的技术进步贡献率对非技术因素具有一定程度的过滤作用,有效消除了索洛余值中的非技术进步因素,为技术进步贡献率的测算提供了参考依据.     

基于MRS-GARCH的钢铁期货市场VaR风险测度

针对中国钢铁期货市场波动率具有结构突变特征,使用MRS-GARCH模型对其波动率建模,并通过马尔科夫蒙特卡罗方法(MCMC方法)对模型参数进行估计,进而对钢铁期货市场进行VaR风险测度。结果表明:基于MCMC估计方法 MRS-GARCH模型能够准确地刻画出钢铁期货市场波动率;MRS(3)-GARCH模型下VaR方法能够有效地测度钢铁期货市场风险。