基于复合分位数回归的变系数模型平均

1

作者 谭蓉 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2025年第1期29-34,共6页

针对变系数模型的平均问题,采用一种新的半参数建模策略,即通过轮换连续变量作为指标变量的方式构建一系列非嵌套的候选模型.基于复合分位数回归估计候选模型,运用弃一交叉验证准则选择权重进行模型平均预测.模拟研究表明该方法具有更... 针对变系数模型的平均问题,采用一种新的半参数建模策略,即通过轮换连续变量作为指标变量的方式构建一系列非嵌套的候选模型.基于复合分位数回归估计候选模型,运用弃一交叉验证准则选择权重进行模型平均预测.模拟研究表明该方法具有更好的有限样本性质,最后将该方法应用到Boston住房数据,进一步说明其准确性和有效性. 展开更多

关键词 复合分位数回归 模型平均 变系数模型

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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量：1

2

作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页

部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合分位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法

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基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

3

作者 叶芸莉 赵培信 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第2期73-80,共8页

研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然... 研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。 展开更多

关键词 加权复合分位数回归 部分线性变系数模型 稳健经验似然 正交投影

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基于复合分位数回归的部分线性模型平均估计

4

作者 肖佳成 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2024年第2期15-19,24,共6页

针对部分线性模型的参数与非参数估计问题,基于复合分位数回归提出了一种稳健的模型平均估计量.为了提高估计效率,采用B样条的方法拟合子模型中的非参数函数.数值模拟和仿真实验证明了所提出的估计量预测效果优良.

关键词 部分线性模型 样条估计 复合分位数回归 模型平均

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流数据下的复合分位数回归

5

作者 韩星敏 姜荣 《上海第二工业大学学报》 2024年第2期208-217,共10页

随着互联网的发展,数据规模急剧增长,但有限的内存只能存储一小批数据,因此在不访问历史数据的情况下进行分析是非常有必要的,流数据分析也因而引起了广泛关注。同时复合分位数回归因其鲁棒性和全面性,在许多领域得到应用,但由于传统复... 随着互联网的发展,数据规模急剧增长,但有限的内存只能存储一小批数据,因此在不访问历史数据的情况下进行分析是非常有必要的,流数据分析也因而引起了广泛关注。同时复合分位数回归因其鲁棒性和全面性,在许多领域得到应用,但由于传统复合分位数回归是基于内存可容纳完整数据的条件,因此在流数据环境中实现复合分位数回归是非常有挑战的。针对流数据提出了一种可更新的复合分位数回归方法,可以随着数据的到达,使用当前数据和历史数据的汇总统计量来更新估计量。在理论上证明提出的可更新估计量与使用完整数据得到的估计量是渐近等价的。最后通过模拟研究验证了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 复合分位数回归 流数据 在线可更新估计方程

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函数型部分线性复合分位数回归模型的估计（英文） 被引量：4

6

作者 余平 张忠占 杜江 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第2期170-190,共21页

本文研究函数型部分线性复合分位数回归模型的估计问题.我们采用函数型主成分分析方法分析斜率函数,回归样条逼近非参数函数.在相当宽松的条件下给出斜率函数和非参数函数的收敛速度.最后通过理论模拟和实例分析来评价我们提出的方法.

关键词 函数型数据分析 样条估计 复合分位数回归 函数型主成分分析

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面板数据复合分位数回归模型的估计 被引量：4

7

作者 徐洁 杨宜平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第5期19-21,共3页

文章针对面板数据复合分位数回归模型,提出了模型中回归系数的估计方法。首先通过乘一个幂等矩阵消除个体固定效应的影响,避免了估计个体固定效应项;然后利用复合分位数回归方法估计回归系数。在一些正则条件下,证明了复合分位数回归估... 文章针对面板数据复合分位数回归模型,提出了模型中回归系数的估计方法。首先通过乘一个幂等矩阵消除个体固定效应的影响,避免了估计个体固定效应项;然后利用复合分位数回归方法估计回归系数。在一些正则条件下,证明了复合分位数回归估计的渐近性质。 展开更多

关键词 复合分位数回归 面板数据 最小二乘法 渐近正态

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左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计 被引量：1

8

作者 王江峰 田晓敏 +1 位作者 张慧增 温利民 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2015年第1期71-83,共13页

利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效.

关键词 左截断数据 非参数回归 复合分位数回归 渐近正态性

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删失数据下回归函数的加权局部复合分位数回归估计 被引量：1

9

作者 王江峰 裘良华 张慧增 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2019年第1期11-24,共14页

在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现... 在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好. 展开更多

关键词 右删失数据 复合分位数回归 回归函数 渐近正态性

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基于贝叶斯复合分位数回归的参数估计及应用 被引量：1

10

作者 王江荣 袁维红 +1 位作者 赵睿 任泰明 《工业仪表与自动化装置》 2016年第5期7-10,48,共5页

针对传统最小二乘估计易受异常点干扰及稳健性较差的问题,建立了基于复合分位数回归估计的数据拟合预测模型。为了克服复合分位数回归在估计参数时忽视了参数的不确定性,致使估算出的参数精度不够高的缺点,将贝叶斯分析法与复合分位数... 针对传统最小二乘估计易受异常点干扰及稳健性较差的问题,建立了基于复合分位数回归估计的数据拟合预测模型。为了克服复合分位数回归在估计参数时忽视了参数的不确定性,致使估算出的参数精度不够高的缺点,将贝叶斯分析法与复合分位数回归相结合,提高了参数的估算精度。实证分析表明贝叶斯复合分位数回归估计优于复合分位数回归估计,而复合分位数回归估计优于传统最小二乘估计,值得工程技术人员借鉴。 展开更多

关键词 复合分位数回归 贝叶斯回归分析 最小二乘估计 多项式模型 沉降预测

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含测量误差的复合分位数回归的SIMEX估计

11

作者 杨宜平 余鲁 吴东晟 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2020年第2期111-122,共12页

考虑含测量误差的线性回归模型,采用模拟外推(SIMEX)方法并结合复合分位数回归构造了回归系数的估计.所得回归系数估计不仅消除了测量误差对估计造成的偏差,而且保留了复合分位数回归估计的优点.在一些正则条件下,证明了估计的渐近性质... 考虑含测量误差的线性回归模型,采用模拟外推(SIMEX)方法并结合复合分位数回归构造了回归系数的估计.所得回归系数估计不仅消除了测量误差对估计造成的偏差,而且保留了复合分位数回归估计的优点.在一些正则条件下,证明了估计的渐近性质.模拟研究了所提出方法的有限样本性质,并进行了实例分析. 展开更多

关键词 复合分位数回归 测量误差 渐近正态 SIMEX

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删失部分线性可加模型的复合分位数回归及应用

12

作者 杨晓蓉 李路 +1 位作者 武皓月 许文婷 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期604-622,共19页

本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据... 本文针对一种具有广泛适用性的半参数模型,部分线性可加模型,研究其响应变量存在删失数据时模型系数和非参数函数的估计.对此,提出了一种基于数据增广的复合分位数回归估计方法.该方法利用分位数回归和分布函数之间的联系,构造插补数据集,并通过迭代采用复合分位数回归得到最终的估计值.所提方法放宽了对模型的假设,不但对迭代初始值的要求很低,还允许响应变量同时存在多种类型的删失,具有一定的普适性.数值模拟表明所提方法可以较为准确地估计出删失部分线性可加模型的系数和非参数函数.实证研究中,本文选取了北京市空气质量数据,测度了PM10浓度、CO浓度、温度、气压以及露点对PM2.5浓度的影响.结果显示,部分线性可加模型的复合分位数回归可以较好地从线性和非线性关系两个角度来刻画这些因素对PM2.5浓度的影响,并且所提方法在删失数据的处理上表现良好. 展开更多

关键词 删失数据 部分线性可加模型 复合分位数回归 数据增广

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基于复合分位数回归的股市风险研究 被引量：2

13

作者 柳长青 《统计学与应用》 2014年第1期18-23,共6页

本文对GARCH模型的方差方程进行对数变换,得到的模型用于估计股市波动率。这样不仅能保证模型误差的独立同分布性,而且在做对数逆变换后也能保证波动率的非负性。针对模型误差非对称性,利用更为稳健的复合分位数回归方法估计变换后的GA... 本文对GARCH模型的方差方程进行对数变换,得到的模型用于估计股市波动率。这样不仅能保证模型误差的独立同分布性,而且在做对数逆变换后也能保证波动率的非负性。针对模型误差非对称性,利用更为稳健的复合分位数回归方法估计变换后的GARCH模型。实证分析表明:变换后的模型对波动率的估计更为有效,并且复合分位数回归可以更有效的克服模型误差非正态性影响,是一种非常稳健的估计方法。 展开更多

关键词 股市风险 复合分位数回归 GARCH模型

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基于FPCA的部分函数型线性模型的复合分位数回归估计 被引量：2

14

作者 余平 《山西师范大学学报（自然科学版）》 2019年第3期5-12,共8页

本文研究了部分函数型线性回归模型的复合分位数估计问题.采用函数型主成分基函数对斜率函数和函数型预测变量进行展开,在相当宽松的条件下给出斜率函数的最优收敛速度和参数部分的渐近正态性.最后通过理论模拟来评价提出方法的有效性.

关键词 部分函数型线性回归模型 复合分位数回归 函数型主成分分析 渐近正态性

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基于遗传算法的复合分位数回归在沉降数据处理中的应用

15

作者 王江荣 马萍 王玥 《工业安全与环保》 北大核心 2017年第3期52-55,共4页

针对传统最小二乘法估算模型参数精度不高的问题,采用了复合分位数回归参数估计法,并用遗传算法完成相关计算,建立了三次多项式的沉降数据预测模型。实证分析表明复合分位数具有很强的稳健性和参数估计的稳定性,所得模型预测能力强、精... 针对传统最小二乘法估算模型参数精度不高的问题,采用了复合分位数回归参数估计法,并用遗传算法完成相关计算,建立了三次多项式的沉降数据预测模型。实证分析表明复合分位数具有很强的稳健性和参数估计的稳定性,所得模型预测能力强、精确度高。 展开更多

关键词 路基沉降 复合分位数回归 最小二乘法 多项式模型 预测

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纵向数据下基于复合分位数回归的经验似然推断 被引量：1

16

作者 刘佳乐 黄彬 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期107-112,共6页

利用复合分位数回归(CQR)研究了纵向数据下回归系数的经验似然(EL)推断。将数据组内相关性纳入估计方程中,得到了参数更加有效和稳健的估计,无需预先估计渐近方差,从理论上证明了所得复合分位数经验似然估计(CQREL)的渐近性质,且提出的... 利用复合分位数回归(CQR)研究了纵向数据下回归系数的经验似然(EL)推断。将数据组内相关性纳入估计方程中,得到了参数更加有效和稳健的估计,无需预先估计渐近方差,从理论上证明了所得复合分位数经验似然估计(CQREL)的渐近性质,且提出的经验对数似然比服从渐近卡方分布,从而构造了兴趣参数的置信域。通过数值模拟验证了所得方法有很好的有限样本性质。 展开更多

关键词 纵向数据 复合分位数回归(CQR) 经验似然(EL) 置信域

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基于复合分位数回归的创业板“已实现”波动分析 被引量：1

17

作者 刘鑫 《金融经济》 2019年第22期28-31,共4页

我国创业板市场具有高波动、高风险性等市场特征,其风险衡量是目前研究的焦点。本文针对创业板综指的非对称性特征,同时为保证其波动率的非负性,并引入高频的“己实现”波动率,建立了基于分位数及复合分位数回归的EGARCH模型(EGARCH-QR... 我国创业板市场具有高波动、高风险性等市场特征,其风险衡量是目前研究的焦点。本文针对创业板综指的非对称性特征,同时为保证其波动率的非负性,并引入高频的“己实现”波动率,建立了基于分位数及复合分位数回归的EGARCH模型(EGARCH-QR、EGARCH-CQR),开展了创业板高频数据的“已实现”波动率分析。以平均绝对值误差作为评价指标衡量波动率拟合优劣,结合波动率拟合图,结果表明,利用“已实现”波动率的复合分位数EGARCH模型估计较之分位数、最小二乘等估计方法更为有效,较好地克服了误差非正态的影响,能更真实反映高频市场的波动变化,提高风险度量的稳健性。 展开更多

关键词 EGARCH模型 复合分位数回归 分位数回归 已实现波动率 高频数据

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缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断

18

作者 袁晓惠 赵雪冬 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1008-1016,共9页

针对协变量随机缺失的线性模型,提出一种基于经验似然的加权复合分位数回归推断方法,并证明了在数据随机缺失机制下该方法的大样本性质.结果表明,该方法计算简单,且对回归参数的估计效率高于逆概率加权法.

关键词 线性模型 随机缺失 经验似然 复合分位数回归 逆概率加权

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面板数据复合分位数回归模型的渐进相对效率

19

作者 刘燕 范永辉 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第1期105-108,共4页

针对面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,研究回归系数估计的渐进相对效率.采用计算复合分位数回归估计和最小二乘法估计的协方差矩阵的迹的比值,计算结果表明复合分位数回归相对于最小二乘法的渐进相对效率的比值大于70%.还将Zou... 针对面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,研究回归系数估计的渐进相对效率.采用计算复合分位数回归估计和最小二乘法估计的协方差矩阵的迹的比值,计算结果表明复合分位数回归相对于最小二乘法的渐进相对效率的比值大于70%.还将Zou在2008年提出的适应性lasso的想法应用于此面板数据个体固定效应复合分位数回归模型,构造出适应性lasso惩罚复合分位数回归估计,并在适当条件下证明其估计的渐进性质. 展开更多

关键词 面板数据 复合分位数回归 渐进相对效率 适应性lasso 变量选择 渐进正态

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响应变量缺失下加权复合分位数回归估计

20

作者 王松 罗双华 《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期15-19,共5页

目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综... 目的讨论响应变量随机缺失下复合线性分位数回归模型的估计和渐近性质。方法逆概率加权方法和复合分位数回归方法相结合。结果得到了响应变量缺失下的加权复合分位数估计,且在一定条件下证明了所得估计的渐近正态性。结论复合分位数综合考虑了多个分位点的信息,提高了所得估计的效率。 展开更多

关键词 缺失数据 复合分位数回归 逆概率加权 渐近正态性

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