HAC估计的性质与修正及其在伪回归中的应用研究

本文通过频谱分析揭示了预白化HAC和参数化VARHAC比非参数HAC具有明显优势,并指出传统预白化HAC法由于使用了存在有限样本偏差的OLS法来估计自回归参数,导致其存在有限样本偏差,由此构造的t统计量具有过度拒绝原假设倾向。为了减少预白化HAC的偏差,将OLS估计量的线性修正（LBC）和非线性修正（NBC）嵌入到预白化HAC中,研究表明该法能大大减少长期方差的估计偏差,并通过蒙特卡洛模拟证实对预白化HAC的修正估计能有效减少平稳过程之间的伪回归概率,从而提高了回归模型统计推断的可靠性。     

稳健的HAC法在多元平稳时间序列之间伪回归中的应用

本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。     

最小隶属度偏差法在工程招标中的应用

把最小隶属度偏差法引入工程建设招标评选，考虑到工程建设招标评价体系的多因素性，文章提出模糊多目标系统最优决策法——最小隶属度偏差进行工程招标，随后给出了各种评价指标的无量纲化的标准函数，提出自己关于工程量清单计价模式下招标评选的建议。     

回归分析在企业效益中的应用

回归分析是数理统计中的一个重要内容,是利用统计学原理寻求隐藏在随机现象中的统计规律的计算方法和理论,它在各个学科领域以及社会经济各部门都得到广泛应用。运用回归分析建立回归模型,并通过逐步回归求得"最优"结果,利用最优回归模型对规模以上企业效益未来发展进行预测,从而为有关部门的决策提供一定的科学依据。     

门限分位数自回归模型的预测方法及应用

金融经济系统预测是宏观经济管理的重要问题,系统中大多数变量具有非线性与异质性等特征,门限分位数自回归（TQAR）模型能够较好地揭示这一特征。本文研究TQAR模型的预测技术,给出其条件分位数预测和条件密度预测方法。数值模拟结果表明,与传统的门限均值自回归模型（TAR）和分位数自回归（QAR）模型相比,TQAR模型在预测的精度和准度方面更具优势。文章使用TQAR模型研究中国通货膨胀的非线性动态特征,并在此基础上预测通货膨胀的波动趋势。实证结果表明,TQAR模型不仅能够揭示通货膨胀的门限效应和异质效应,提供比TAR和QAR模型更高的预测精准度,而且能够通过条件密度预测曲线,细致刻画通货膨胀条件分布的位置、散布与形状等全景信息,从而为宏观经济政策的制定和调整提供科学合理的决策依据。     

线性回归法在时序数据聚集中的应用

文章基于线性回归法。提出了一种时电力负荷预测系统中的时序数据进行聚集的有效计算方案，并给出了实验和结果分析。     

正交试验法在焊接过程中的应用

正交试验法主要应用于解决生产和科研中多因素、多水平试验的场合。运用正交试验法，可以对多因素进行优选，减少试验次数，大大节约人力、物力和时间。本文介绍的是我们在焊接过程中运用正交试验法确定焊接工艺参数的一个实例。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。     

AHP法在建设项目投资偏差致因分析中的应用

提出利用AHP法对建设项目投资偏差的致因进行分析,建立了建设项目投资偏差原因分析结构模型,对这些原因进行识别、分析,并对他们的重要性进行排序,得出了重要性依次为设计原因、业主原因、施工原因、客观原因的结论,最后提出了纠偏措施。     

非参数回归在物流配送中心库存量中的应用

以物流配送中心库存管理策略（R,S）中库存量预测的问题为研究对象,提出应用非参数回归方法对库存量进行拟合,用该方法与最小二乘法比较。并用非参数K邻近法则对库存量进行预测,丰富订货期制定方法。以某物流配送中心31天大米滞留库存量数据为例,研究结果表明,核回归模型拟合值较一元二次回归模型优异,得到较为理想的结果,实现通过统计模型客观地对物流配送中心库存信息智能化管理提供理论依据。     

基于有限样本的可行广义最小二乘法

本文在Choi,Hu和Ogaki（2008）的基础上,研究样本量有限时,可行广义最小二乘（FGLS）法在解决虚假回归问题时的表现。通过蒙特卡罗模拟实验,发现FGLS方法可以有效消除单位根序列及平稳自相关序列间的虚假回归现象,但在单位根序列长度较小时,表现不佳。进一步对FGLS估计值及统计检验值进行理论计算和分析,说明单位根序列长度较小时,虚假回归现象不能被有效消除的必然性,且在采用FGLS方法修正单位根序列间的虚假回归问题时,估计式中常数项是无意义的。此外,本文还以研究沪、深股市指数间关联关系为例,对差分普通最小二乘（DOLS）回归法和FGLS两种建模方法进行比较,结果表明当样本量足够大时,在动态预测精度的评价标准下,FGLS方法更好。     

非线性面板模型参数估计量的偏误修正方法研究

非线性面板模型在经济学研究中得到了广泛应用,相关的分析方法却面临着很大的挑战,尤其是对一些微观数据模型来说,伴随参数问题的存在使得非线性面板模型在固定效应设定下结构参数的极大似然估计量存在着严重的偏误。本文对这类模型参数估计量的偏误问题进行了详细的阐述,回顾了近些年来出现的各种偏误修正方法,其中包括解析修正法、正交性修正法、先验信息修正法以及自助修正法等,并且对不同方法之间的联系进行了简单说明,还对已取得的一些重要研究成果进行了总结。最后强调了不同的偏误修正方法在处理实际问题时存在的差异性,并对该问题最新的发展方向加以概括。     

分位数误差校正模型及应用

误差校正模型具有较好的预测能力,在时间序列分析中占据重要地位。将误差校正模型从均值框架推广到分位数框架,提出了分位数误差校正模型的概念,并给出一整套建模技术：模型表示、参数估计、模型定阶、诊断检验、密度预测等。通过数值模拟,将其与经典的均值误差校正模型、分位数自回归模型进行比较,发现分位数误差校正模型极大地提高了预测的准度与精度。此外,选取中国货币供应与物价水平之间关系作为研究对象,实证检验了分位数误差校正模型的条件密度预测能力。     

基于流动性调整CAViaR模型的风险度量方法

本文提出了流动性风险度量的一个新的方法,流动性调整的CAViaR模型。该模型能够直接反映资产流动性的变动对未来风险的影响,并在此基础上计算资产未来经过流动性调整的风险VaR,从而使投资者能够更好地管理风险,尤其是流动性风险。实证研究表明,该模型能够较好地刻画中国股市流动性风险的动态变化特征;并且发现股票流动性的大幅下降通常导致未来风险明显加大,且正向流动性下降所带来的风险往往较负向流动性要更大,因此更值得投资者关注。     

Some Cracks in the Empire of Chance (Flaws in the Foundations of Reliability)

Making quantified statements about the uncertainty associated with the lifelength of an item is one of the most fundamental tasks of reliability assessment. Most practitioners routinely do this using one of the several available statistical techniques. The purpose of this paper is two-fold. The first is to give the user an overview of the key tenets of two of the most commonly used parametric approaches. The second is to point out that these commonly used approaches involve strategies that are either ad hoc, or are in violation of some of the underlying tenets. A method that is devoid of logical flaws can be proposed, but this method is difficult to implement. The user must therefore resign to using that technique against which the fewest objections can be hurled.     

The Quantification of Qualitative Survey Data: A Critical Assessment

Abstract.  Data obtained from business and consumer surveys are often used in forecasting models and in testing different expectation formation schemes. Their use, however, requires a previous step of transformation of the qualitative data into quantitative figures. This paper contains a critical review of the different quantification methods, highlighting the limits of their use in macroeconomic modelling.     

不同市场条件下A股横截面收益影响因素研究

基于沪深股市1993-2009年剔除金融类股票的所有A股数据,分别采用投资组合分组方法和Fama-Macbeth横截面回归方法,研究了股票市值和账面市值比等因素在牛市和熊市时期对横截面收益的影响.研究结果表明,在牛市状况下,系统风险越大的股票、市值规模越小的股票收益越高,而在熊市状况下则相反;不论在牛市状况下还是熊市状况下,规模效应和账面市值比效应均表现显著.