一个新的稳健ARCH检验和YJ-GARCH模型

 众所周知,Engle (1982) 的ARCH检验对于条件均值模型误设并不稳健,特别地,当条件均值是非线性过程而我们仅对之建立线性模型时,它过度地拒绝真实的原假设,导致出现严重的水平扭曲 (size distortion)。因此,本文在文献当中首次利用Yeo-Johnson变换方法来转换均值模型的因变量以排除ARCH 过程中均值部分的非线性,进而提出一个新的稳健ARCH检验以及一个新的GARCH模型——Yeo-Johnson (YJ) GARCH模型。蒙特卡罗模拟结果表明,稳健的ARCH检验在水平 (size) 和势 (power) 方面的表现要显著优于Engle (1982) 的ARCH检验。对上证综指收益率的实证研究结果表明,YJ-GARCH模型的拟合效果要显著优于线性GARCH模型。     

社会主义劳动的基本矛盾

社会主义劳动的矛盾问题是一个十分迫切而经济学家对它又研究得很不够的问题.长期以来,大多数经济学家把社会主义劳动的矛盾同旧社会的"遗毒"或者同社会主义应该加以克服的某些缺点联在一起.当然,不能否认这类矛盾的存在,也不能否认有必要对它们加以研究.但是,这类矛盾并不是社会主义劳动发展的源泉.另一些经济学家认为     

1966-1986年的意识形态

近20年——也就是1966至1986年——一切都在变,都在向不同的方向变,人的形象变得模糊不清,整个世界也在不断发生变化.变化不定成为一种破坏性因素,意识形态和重大的思想体系似乎被运动所取代.从批判的角度看,"空白"时代已经到来.而60年代则首先是以肯定为特点的时代,是产生"结构人"、提出科学性要求并坚信经济主义的时代.与此相协调的是:新的知识中删去了华而不实的东西,技术的地位大大超过政治、经济发展在满足民众需要的同时起到了镇静剂的作用.1968     

20世纪资产阶级社会学和哲学中的天才问题

当今资产阶级社会学者常常把社会政治天才问题同改变世界和防止未来灾难的“拯救”作用联系在一起。社会生活的的天才作用这一概念首先是由经济学家、哲学家和社会学家韦伯提出来的。韦伯的观点是在18—19世纪德国哲学思想中(康德、黑格尔、叔本华、尼采等)天才观的影响下发展起来的,但他的观点在很多方面是独到的。韦伯把自己的这     

美国要为争取外国留学生而战

近年来,越来越多的国家开始认识到,先进的科学技术教育是一种至关重要的经济商品.一些国家,例如新加坡、加拿大和德国,正在寻求一种"技能移民"政策,将才能出众的学生吸引到它们的大学进行深造,然后鼓励他们留下来.另一些国家,例如澳大利亚和新西兰,则主要将吸引外国留学生作为增加收入的一种手段.与此同时,发展中国家,尤其是印度和中国,为了将其最优秀的学生留在国内和提高劳动力的整体教育素质,都在向其大学大量投资.     

亚洲比较政治学的现状与方向

本文着重分析有关亚洲的比较政治研究的五个方面:这一研究的经验范畴是否以非比较研究为主;研究在多大程度上是实证的,而非形成理论;这一研究与公共政策或外交政策的相关性;研究所依赖的是定性的还是定量的方法;研究者的性别和地域分布。通过分析选自8种学术期刊的论文,本文证明,有关亚洲的比较政治研究更多是实证的、定性的、主要以国家为单位的分析,研究者多为在北美、西欧或澳大利亚接受教育或工作的男性学者。     

民族文化对电子政府准备的影响

本文以综合指标考察电子政府准备,主要目的是考察民族文化与电子政府之间的关系,建立民族文化对电子政府准备影响的理论框架,检验民族文化是否对电子政府准备具有重要作用.     

高等教育:学生更多,价格更高,竞争更激烈

美国高等教育即将经历动荡时代.比以往任何时候都多的学生正在收拾行装,准备上大学.而且越来越多的学生更贫穷,年龄更大,更可能是少数民族,更需要经济资助.与此同时,资金短缺的各州政府正在削减对公立大学和社区学院的拨款.所有这些都意味着许多大学人满为患,学费上涨,对经济资助的需求更大,考上名牌大学的竞争从未如此激烈.     

Two-stage hierarchical modeling for analysis of subpopulations in conditional distributions

In this work, we develop modeling and estimation approach for the analysis of cross-sectional clustered data with multimodal conditional distributions where the main interest is in analysis of subpopulations. It is proposed to model such data in a hierarchical model with conditional distributions viewed as finite mixtures of normal components. With a large number of observations in the lowest level clusters, a two-stage estimation approach is used. In the first stage, the normal mixture parameters in each lowest level cluster are estimated using robust methods. Robust alternatives to the maximum likelihood estimation are used to provide stable results even for data with conditional distributions such that their components may not quite meet normality assumptions. Then the lowest level cluster-specific means and standard deviations are modeled in a mixed effects model in the second stage. A small simulation study was conducted to compare performance of finite normal mixture population parameter estimates based on robust and maximum likelihood estimation in stage 1. The proposed modeling approach is illustrated through the analysis of mice tendon fibril diameters data. Analyses results address genotype differences between corresponding components in the mixtures and demonstrate advantages of robust estimation in stage 1.     

Celebrating Spring Festival with a Chinese Family

Bring gifts The nice thing about visiting Chinese families is that while k is polite to bring gifts, generic gifts are expected and even welcome. You don＇t have to go overboard, nor do you have to spen...