基于时变Copula方法的股票收益率相关性研究

股指收益率相关性问题多数从线性相关和静态相关的角度进行研究,本文预选取上证综合股指和恒生AH股H指实际数据,采用时变条件Copula模型动态研究以上两股指之间的相关性。用经验分布函数作为股指收益率的边际分布函数对条件时变Copula函数进行参数估计,最终采用拟合优度AIC和BIC准则选择最优动态连接Copula函数。实证结果表明,以上两股存在动态的上尾相关性,并且时变Copula模型刻画尾部相关性效果优于静态Copula,同时时变RG-Copula对数据的刻画能力较好。     

Logistic回归的ArctanLASSO惩罚似然估计及应用

Logistic回归是计量经济学中应用最广的离散选择模型。当变量个数较多时,极大似然估计解释性较差,为此本文基于新的惩罚函数ArctanLASSO,给出Logistic回归的一种非凸惩罚似然估计进行参数估计和变量选取,并证明了估计量的n1/2相合性和Oracle性质。本文结合二阶近似处理、LLA方法和梯度下降法给出估计算法,并通过最小化BIC准则对正则化参数进行选取。模拟数据分析显示,当样本量较大时,该方法在参数估计和变量选取两个方面都优于传统的LASSO、SCAD和MCP方法,样本量较小时,该方法同样具有很大优势。实际数据分析表明,该方法很好地权衡了拟合程度和非零系数的选择,是最优的备选模型,具有重要的实际意义。     

倾向指数匹配方法：变量选择和模型设定问题

本文讨论了倾向指数匹配方法估计中变量选择和模型设定对估计偏差的影响。发现条件独立性假设是正确估计平均因果效应的关键。如果潜在结果影响选择,倾向指数匹配方法是无法消除估计偏差的。在满足条件独立性假设的前提下,倾向指数模型的变量选择非常重要。如果加入与倾向指数无关的变量,不会造成估计偏差,反而有时会提高估计精度,如果遗漏决定选择的重要变量,将会造成估计偏差。最后,结合案例给出一种条件独立性的检验方法。     

含空间自回归误差项的空间动态面板模型的有效估计

扰动项的空间过程会影响空间计量模型的估计效果。通过探究空间关联误差效应下空间动态面板数据（SDPD）模型拟极大似然估计（QML）的有限样本性质,发现含空间自回归误差项的SDPD模型大样本性质较好;其估计结果优于不含空间自回归误差项的模型;较强的误差项空间相关性对参数估计精度的影响程度较大;误差项分布偏离正态性会影响模型的估计结果,但模型总体估计的稳健性良好。总体蒙特卡洛结果与本文的理论分析一致。     

基于波动率的期权定价

2015年2月9日,我国的证券市场上出现首个场内期权——上证50ETF期权,它具有的避险、做空以及杠杆性等许多特性,一上市便成为众多投资者追逐的对象.在实证研究中,本文使用上证50ETF期权作为研究样本,采用主要使用GARCH系列模型来估计波动率,并与传统的期权定价模型相结合,同时和传统BS公式方法下的理论价格以及期权的实际价格进行对比,通过平均偏离度的分析,GARCH族模型提高了BS模型准确性和有效性,因此拓展波动率在期权定价中的推广是合理的.     

一种新的考虑全要素生产率的成本函数估计法

研究目标：探索全要素生产率异质性对成本函数模型估计的影响。研究方法：简要归纳出各类成本函数族和基于半参数法的生产函数改良思路,将以往用于生产函数估计的Olley-Pakes（OP法）运用到成本函数估计中,构建了一个基于半参数估计的成本函数计量模型。研究发现：通过与最小二乘法、固定效应、随机前沿的回归结果对比发现,OP法用于估计成本函数能够在一定程度上控制同步性问题以及样本选择偏差问题,并能测算与分解企业间异质的全要素生产率。研究创新：通过改良成本函数估计方法以控制全要素生产率的异质性和同步性问题。研究价值：对该方法论的探讨有助于成本函数在经济统计、计量经济模型估计、政策效应评估等领域的推广与改良。     

半参数变系数空间误差回归模型的估计

研究目标：克服半参数变系数回归模型中误差项可能存在的空间相关性问题。研究方法：提出一类新的半参数变系数空间误差回归模型,并构造其截面似然估计。研究发现：在小样本条件下,模型估计量具有良好的表现,其精度随着样本容量的增加而提高;应用该方法分析我国资源禀赋与地方公共品供给之间的相互关系,进一步证实了模型较强的适用性。研究创新：证明了估计量的一致性与渐近正态性,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值：新方法对于其他结构的半/非参数空间计量模型理论研究具有推广价值,其估计技术在经济、管理等学科中具有应用价值。     

层级数据空间误差自回归模型的估计方法研究

本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型,并推导最优权重GMM估计量,对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后,定义对应的FGLS估计量,对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟,验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明,本文提出的最优权重GMM估计量以及总体回归系数的GMM FGLS估计量有很好的小样本性质。     

物流模式选择的模糊多目标决策模型

在考虑物流服务商评价准则及限定条件的多样性和不确定性的前提下,在已有研究的基础上构建一种物流模式选择的模糊多目标决策模型,并且采用最大最小算子构建来属函数的方法对此模型进行规划求解.同时,还进一步提出了当考虑决策者对各个目标的偏好不同时,如何为各个目标赋予权重并求解,较好地保证了权重排序和隶属度排序具有较高的一致性,帮助决策者更好地选择出物流服务供应商.     

半参数变系数空间滞后模型的截面极大似然估计

在线性参数空间滞后模型中,解释变量的系数一般假设为固定常数,本文首先放松了这种假设,将解释变量的系数设定为某一变量的未知函数,提出一类全新的半参数变系数空间滞后模型;其次导出了该模型的截面极大似然估计,并证明了该估计的一致性;最后用蒙特卡洛数值模拟方法考察了该估计在小样本条件下的性质,数值模拟结果显示我们提出的估计方法在小样本条件下依然有优良的表现。