随机信息中正态方差的灰色无偏估计研究

文章在Neyman的置信区间理论基础上,借助灰色系统的方法,在随机样本的信息下,对正态方差的灰色有偏估计和灰色无偏估计进行了研究,求出了正态方差的灰数无偏估计及其白化权函数,并举例以示其应用。     

国企高管政治晋升、公司多元化与绩效——基于倾向得分匹配法(PSM)的实证研究

以2005-2013年A股市场发生高管政治晋升的国有上市公司及其PSM配对样本为研究对象,实证检验了国企高管政治晋升、公司业务多元化与绩效间的关系。研究发现:当国企高管面临的政治晋升机会较高时,倾向于采取有利于快速扩张的多元化战略,以便为自己赢得更多的晋升筹码;但"做大"不等于"做强",出于晋升诉求和压力采取的多元化有利于改善短期经营业绩,但会损害公司长期绩效表现。     

有趣的美国统计学教材

正笔者在美国北卡州立大学访学期间,查阅了该校的图书馆的统计学教材(注:本文所说教材指非统计专业的学生使用的)。与国内的统计学教材不同,笔者发现美国的统计学教材可谓五花八门,其中不乏很有趣的书名。笔者把美国的统计学教材分成几类,下面一一论述。第一类:避免统计误用的教材这类教材主要提醒读者在使用统计方法时要注意的问题,并给出普通人使用统计工具时经常易犯的错误。类似的书有:《统计学经常犯的错误     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量——单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。     

中国经济结构性减速时代的来临

本文从产业结构调整视角,研判中国经济结构性减速时代的来临并预测中国未来20年的经济增长速度.对产业结构合理化和高度化的传统测度指标进行完善,基于1978-2012年省域数据,利用非参数面板模型均值估计和逐点估计方法,实证检验了中国产业结构调整与经济增长的关系.结果显示,中国产业结构合理化和高度化都显著促进了区域经济增长,但无论采用合理化还是高度化指标,结构调整效应的产出弹性均随产业结构的调整、资本积累和劳动投入的增加而呈现“倒U型”动态演进过程.当前,中国整体正处在“倒U型”曲线的拐点,面临从“结构性加速”向“结构性减速”转变的困境.经济增速的预测表明,中国经济增长将在2013-2017年进入“7时代”,在2018-2022年进入“5时代”甚至“4”时代.     

基于Hellinger距离的两个正态总体的同质性检验

文章对于两个正态总体N(μ1,σ12),N(μ2,σ22),讨论了统计假设H0:μ1=μ2,σ12=σ22←→H1:μ1≠μ2或σ12≠σ22.并基于Hellinger距离与参数的最大似然估计,建立了一个检验统计量.在一定的条件下证明了该统计量渐近服从自由度为2的卡方分布.用随机数值模拟的方法研究了该统计量的稳健性,并且与似然比检验进行了比较.     

中国宏观经济波动源的识别与原因分析

为了识别驱动中国宏观经济周期波动性的影响因素,依据中国经济的特殊性,基于1978-2014年42个宏观经济变量的样本数据集构建动态因子模型进行实证分析。研究发现,驱动中国宏观经济波动主要因素有5个潜在宏观因子,其中前四个主要因子分别揭示了驱动中国经济周期波动的主要波动源,它们分别为工业产出因子、外商直接投资(FDI)因子、设备利用率因子和全要素生产率因子。另外,讨论了熨平经济周期性波动的经济政策选择。     

基于LW估计的中国证券市场长记忆性实证研究

针对国内研究证券市场长记忆性主要采用的是时域方法,文章采用基于频域的半参数Local Whittle估计方法研究了中国证券市场的长记忆特性,并且和对数周期图回归(GPH)方法进行了比较。结果表明,LW方法具有不受时间频率的影响,能够有效消除时间序列中短期记忆和周期性对估计结果的影响等优点,明显优于GPH方法。实证结果表明,中国证券市场存在明显的长记忆性,并且长记忆行为在重大突发事件发生期间更加明显。文章还从长记忆的角度探讨了“政策市”的存在性和相关特点。     

部分状态可见的隐马尔可夫模型状态序列的估计方法

本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题,在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后,以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息,通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率,并给出初始条件和递推公式,运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后,本文给出一个系统故障识别的应用例子,验证了所设计算法的可行性。