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对参数带约束条件的生存模型的回归分析
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作者 邓立凤 韦程东 《数学建模及其应用》 2019年第2期1-10,共10页
为了降低成本、提高研究效率,对与时间相依的数据,有偏抽样方法是广泛应用的基础抽样方法.在建模过程中,它可以从参数的先验信息中提取更有价值的信息.随着数字信息的发展,在许多领域都可以收集到协变量维数大于样本容量的高维数据.变... 为了降低成本、提高研究效率,对与时间相依的数据,有偏抽样方法是广泛应用的基础抽样方法.在建模过程中,它可以从参数的先验信息中提取更有价值的信息.随着数字信息的发展,在许多领域都可以收集到协变量维数大于样本容量的高维数据.变量选择法和独立筛选法是非常有效的降维方法.在比例风险模型中,对参数带有约束条件的回归分析,采用了修正的MM算法,但对不同的模型,此优化算法不再适用.为了克服优化问题的计算复杂难实现的困难,将蚁群算法和粒子群算法等优化算法应用到参数带约束条件的回归分析中. 展开更多
关键词 删失数据 高维协变量 带约束条件的估计 生存模型 优化算法
协变量维数趋于无穷的复合次序模型的GEE估计的渐近性质 预览
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作者 刘永睿 尹长明 孙晗 《纯粹数学与应用数学》 2017年第6期578-584,共7页
研究了协变量维数趋于无穷的复合次序Logisti回归纵向数据模型.首先在响应变量为k个有序“状态”之一时,给出了该模型下的广义估计方程,然后给出了该广义估计方程估计的渐近存在性,相合性以及渐近正态性定理,并在较弱的条件下给出了定... 研究了协变量维数趋于无穷的复合次序Logisti回归纵向数据模型.首先在响应变量为k个有序“状态”之一时,给出了该模型下的广义估计方程,然后给出了该广义估计方程估计的渐近存在性,相合性以及渐近正态性定理,并在较弱的条件下给出了定理的证明过程,证明了该模型的可用性以及结果的稳定性,推广了文献中的相关结果. 展开更多
关键词 属性数据 高维协变量 相合性 渐近正态性
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基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用 预览 被引量:2
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作者 刘丽萍 马丹 唐晓彬 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第9期22-28,共7页
高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCC- GARCH模型估计起来较为困难.将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出 基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GA... 高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCC- GARCH模型估计起来较为困难.将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出 基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH).PTCCC模型主要通过前K 个最优主 成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响.通过模拟和实证研究发现:较CCC- GARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资 组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利. 展开更多
关键词 主成分正交补门限方法 主成分正交补门限CCC-GARCH模型 高维协方差阵
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High dimensional covariance matrix estimation using multi-factor models from incomplete information
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作者 XU FangFang HUANG JianChao WEN ZaiWen 《中国科学:数学英文版》 SCIE CSCD 2015年第4期829-844,共16页
协变性矩阵在风险管理,财产定价,和公事包分配起一个重要作用。当维数比样品尺寸可比较或大得多时,协变性矩阵评价变得挑战性。为减少维数的一条广泛地使用的途径基于多因素模型。尽管它很好被学习了并且在许多应用相当成功,估计的... 协变性矩阵在风险管理,财产定价,和公事包分配起一个重要作用。当维数比样品尺寸可比较或大得多时,协变性矩阵评价变得挑战性。为减少维数的一条广泛地使用的途径基于多因素模型。尽管它很好被学习了并且在许多应用相当成功,估计的协变性矩阵的质量经常为技术、花费的原因在因素矩阵由于失踪的数据的重要数量被降级。因为因素矩阵仅仅是近似低的等级或甚至有完整的等级,存在矩阵结束算法不是适用的。我们直接用因素模型考虑一个新矩阵结束范例并且为恢复使用 multipliers 的轮流出现的方向方法。数字实验证明原子标准的矩阵结束途径不是合适的,但是我们的建议模型和算法是有希望的。 展开更多
关键词 协方差矩阵 子模型 信息不完全 估计 高维 风险管理 组合配置 丢失数据
两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质 预览
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作者 林松 尹长明 《广西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期126-130,共5页
2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚... 2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。 展开更多
关键词 两阶段Logit回归 惩罚广义估计方程 高维协变量 纵向数据 一般联系函数
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高维稀疏对角GARCH模型的估计及应用
6
作者 刘丽萍 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第11期171-177,共7页
高维数据背景下,数据维度和噪声的影响使得传统的GARCH模型不再适用.针对对角GARCH(goGARCH)模型的不足,将高维稀疏建模法应用到其估计过程中,提出了高维稀疏对角GARCH(HDS-goGARCH)模型.HDS-goGARCH模型通过引入惩罚函数,将一些不... 高维数据背景下,数据维度和噪声的影响使得传统的GARCH模型不再适用.针对对角GARCH(goGARCH)模型的不足,将高维稀疏建模法应用到其估计过程中,提出了高维稀疏对角GARCH(HDS-goGARCH)模型.HDS-goGARCH模型通过引入惩罚函数,将一些不重要变量的回归系数压缩为零,来精简模型,达到降维的目的.通过模拟和实证研究发现:较传统的goGARCH模型而言,HDS-goGARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时:在收益一定的情况下,由HDS-goGARCH模型所构造的投资组合的风险更小. 展开更多
关键词 高维稀疏对角GARCH模型 高维协方差阵 对角GARCH模型 惩罚函数
基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模 预览 被引量:2
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作者 宋鹏 胡永宏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期109-117,共9页
随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,... 随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实投资组合收益,而且比VAR-LASSO方法更加稳健。 展开更多
关键词 矩阵值因子模型 高维已实现协方差矩阵 CHOLESKY分解 向量自回归
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高维协方差矩阵估计方法的比较 预览
8
作者 李小雪 明瑞星 《江西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2015年第6期599-604,共6页
通过模拟比较门限估计方法和收缩估计方法之间的差异,得出2种方法在实际应用中的使用范围.由模拟结果可知,若有确切的证据表明总体协方差矩阵是稀疏矩阵,则采用门限估计方法,否则,采用稳健的收缩估计方法比较恰当.
关键词 高维协方差矩阵 稀疏矩阵 非稀疏矩阵 门限估计 收缩估计
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