概化理论方差分量及其变异量估计:Jackknife方法与Traditional方法比较

文章生成概化理论p×i、p×i×h、p×(i:h)三种不同设计下的正态数据、多项数据和二项数据,用Jackknife方法和Traditional方法估计数据的方差分量、标准误和置信区间,并比较这两种方法的性能。结果表明:(1)Jackknife方法在方差分量估计和标准误估计上都较为准确;(2)相较于Traditional方法,Jackknife方法在方差分量置信区间估计上略有不足。(3)相较于Traditional方法,Jackknife方法估计的准确性不随数据类型、研究设计和方差分量的不同而产生波动,具有更强的稳健性。     

用泰勒级数计算连续随机变量的均值和方差

本文给出了利用泰勒级数计算连续型随机变量函数的均值和方差近似解的方法。     

截面数据异方差问题检验技术的比较

在忽略异方差的情况下,进行模型的OLS参数估计会导致严重的后果,因此,研究异方差性的检验、选取适当的检验方法是非常重要的理论与实践问题.文章基于蒙特卡罗随机模拟技术,分别在Permutation Test与传统形式下对异方差检验的主要方法有:White检验、Park检验、Goldfeld-Quandt检验、Breusch-Pagan/Godfrey检验、Glejser检验,在不同的异方差假定形式下、在不同的样本容量下对这五种检验方法的第一类错误率的控制、检验功效等方面进行充分、完备的研究和讨论,并给出结论供实践工作者参考.     

基于趋同理论的城市技术效率发展趋势研究

从趋同理论的角度对城市技术效率的发展趋势进行研究，利用方差分解法进行求解，利用辽宁省14个城市及3个经济带之间的技术效率数据进行实证，发现都存在着明显的趋同趋势，具体表现为：2000-2005年之间，趋同的速度非常快，到了2006年以后，速度逐渐减慢。     

失拟检验在社会物流总额函数的应用

文章讨论了多元线性回归模型异方差情形的失拟检验问题,实例模拟研究了失拟检验的效率,给出了失拟检验在社会物流总额关于GDP一次函数的应用.     

最小二乘支持向量机在条件异方差模型中的应用

相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。     

一种通过变量分配改进脸谱图的思路与方法研究

针对现有Chernoff脸谱图(以下简称脸谱图)的绘制过程并未考虑变量分配对其最终表达能力的影响,本文尝试提出改进脸谱图的思路.首先通过人类对不同脸谱图物件(包括脸部器官和发型等)的识别敏感度进行降序排序;其次对变量的变异程度依方差、变异系数、极差同样进行降序排序;再次依强强结合的原则将变异程度高的变量分配到识别敏感度高的(变异程度低的变量则分配到识别敏感度低的)构件上,实现脸谱图的改进,增强脸谱图的表达能力;最后利用人体尺寸数据与树叶轮廓数据对几个方案进行比较,得出基于方差与极差的变量分配所得到的脸谱图明显优于现行基于变量随机分配的脸谱图的结论.     

具有组群异方差结构的面板数据模型及其应用研究

面板数据由不同个体的时间序列数据汇聚而成。已有大量研究表明面板数据个体之间存在组群结构,并且普遍存在模型的异方差现象。本文借鉴组群异质性的研究成果,构建模型误差项组群结构的面板数据模型,基于模型假定条件,提出惩罚伪最大似然函数估计法(PQMLE),该方法能够同时进行结构识别和参数估计;证明了估计量具有Oracle渐近性质;蒙特卡洛模拟验证了该方法有效的样本性质;进一步应用该方法对我国股市进行Fama-French三因子模型的实证分析,验证了理论模型的应用效果。     

我国粮食、猪肉价格与CPI关系的实证分析

<正>一、引言居民消费价格指数(CPI),是反映一定时期内居民所购买的商品和劳务价格水平变动情况的综合指标,是观察通货膨胀水平的重要指标,也是市场经济活动与政府调控的重要参考依据。在国家统计局公布的CPI八大分类中,食品类权重最大,接近1/3,猪肉和粮食作为食品消费的主要内容,成为构成CPI的重要组成部分。近年来,我国CPI走势多次与粮食和猪肉价格波动相伴随,引起了全社会     

高频金融时间序列研究：回顾与展望

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。