林路
- 作品数：19 被引量：28H指数：3
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- 相关领域：理学经济管理社会学自动化与计算机技术更多>>
- 线性回归模型的深度加权最小二乘估计和拟合检验被引量：8
- 2008年
- 在线性回归模型中普通的最小二乘估计(LSE)许多情形下是不稳健的.本文介绍了一种投影深度函数,深度加权平均和深度加权LSE,这些估计量有符合需要的稳健性.并讨论了在深度加权LSE情形下线性回归模型的拟合检验问题.
- 范允征林路
- 关键词：稳健性LSE
- 非随机分布式大数据的稳健回归及其在非凸惩罚学习中的应用
- 2023年
- 大数据的分布式统计学习引起了人们的广泛关注.已有方法存在两个显著问题.首先,它们都要求大数据以随机的方式存储在不同机器上,而这一点在实际中很难满足.其次,它们大都基于最小二乘,对重尾误差和异常值很敏感.为了解决这些问题,本文提出一个稳健的分布式众数回归,并且将其应用到非凸惩罚变量选择中.新方法克服了已有方法所需要的非随机分布假定,而且理论结果也证实了这个论断.随机模拟和实际数据分析也展示了新方法的良好表现.
- 孙晓霏王康宁林路
- 关键词：大规模数据稳健性
- 纵向数据单指标模型的截面复合分位数回归及变量选择
- 2023年
- 复合分位数回归(composite quantile regression)在稳健性和估计效方面具有优势.针对纵向数据单指标模型,本文提出了基于截面复合分位数回归的估计方程和光滑门限(smooth-threshold)变量选择方法.新方法继承了复合分位数回归的优势,且能够利用copula函数刻画纵向数据的组内相关性.基于一些较弱的条件,我们建立了大样本性质.数值模拟和实际应用都验证了方法在有限样本时的表现.
- 孙晓霏王康宁林路
- 关键词：纵向数据单指标模型COPULA函数
- “市场相依”的期现引导关系研究被引量：2
- 2017年
- 期货市场和现货市场之间的关系一直是学术界和监管部门十分重视的问题.本文将传统的格兰杰引导关系检验推广到分位数回归的情形,研究了不同分位点上的期货与现货之间的引导关系.由于在差分数据模型下,不同的分位点对应不同的市场环境,我们发现了"市场相依"的期现引导关系,从而能更全面、更深入地分析期货与现货的关系.本文的主要结论和观点是:1.股指期货与股票现货之间的相互关系除了与它们本身特质有关外,还与金融市场有较大的关联性;2.在正常、平稳的金融市场环境中,它们之间有相互引导关系;在特殊、极端的金融市场环境中,它们之间正常的引导关系会出现变异,而其它金融环境因素掩盖了它们之间的正常关系;3.在逻辑上,如果把期现货之间存在相互引导关系视为正常,那么,引导关系异常的出现,是金融市场异常的信号,为金融监管提供了预警参考依据.
- 林路沈伟张研梁炉方张传刚
- 关键词：金融市场期货现货
- 广义线性模型中基于拟似然的变量选择方法被引量：1
- 2008年
- 变量选择是建立广义线性模型的基础.为了选择变量,本文提出了一种惩罚拟似然方法.这种方法不需要知道数据的分布,而只要求知道数据的一二阶矩.在统计推断过程中,此方法同时进行变量选择和参数估计,得到估计具有Oracle性质,并是渐近有效的.同时,本文定义了一种后验拟似然,于是,选择变量的过程就是一个比较拟后验密度的过程.特别的,对于线性模型,比较拟后验密度就等价于比较惩罚残差平方和。
- 林路
- 稳健的深度加权小波估计被引量：6
- 2008年
- 在非参数回归模型中,原有的回归估计对于数据的扰动不稳健,为避免此问题,文章给出一种称为深度加权回归模型的新的非参数回归模型,并且定义了一种深度加权小波估计,这种新的估计对于数据的扰动是稳健的,有非常高的崩溃值,其值接近1/2.
- 范允征林路
- 关键词：小波稳健性
- 均值波动率回归（英文）被引量：1
- 2015年
- 在无风险资产和有风险证券的离散时间资产定价问题中,常用包含相关的随机成分和非随机成分的增量过程模型来表示.受此启发,文章提出了一类融合了非随机和随机成分的半参数回归模型.与经典的回归模型不同,在此模型中均值回归函数包含了方差部分,并且模型变量与某个状态变量有关联,因此模型更具有特定的经济意义.文中的一个例子解释了GARCH-M模型与现有的广义漂移模型不能包含本文中所提出的模型.文章还表明,虽然增量过程只是两个部分的加权和,但模型的统计推断不能够简单地通过两个独立系统来完成.文章研究了估计量的渐近理论性质,并通过蒙特卡洛模拟考察了估计量的小样本性质.最后利用中国金融年鉴2004-2005的数据分析了中国金融市场的财富增量过程.
- 林路李锋朱力行HARDLE Wolfgang Karl
- 关键词：半参数回归均值方差
- 变量约束工具变量回归及其在期权定价和投资组合中的应用
- 2016年
- 在金融和经济学等领域,研究者关心包含变量约束和时间相依数据的回归问题.变量约束的两个重要例子是期权定价和投资组合.当这样的约束添加到经典的回归模型中后,本文要解决如下新的问题:如何建立一个约束相关模型,并实现新模型的可识别性,以及构建型模型估计和检验统计量等.为了解决这些基本问题,本文引入重构方法把变量约束处理成拟工具变量,并且进一步修正偏误以及识别模型,使用轮廓估计的方法估计新模型中的非参数回归函数和参数,得到了估计量的相合性和渐近正态性.最后通过模拟研究了小样本性质,并用真实的股票期权数据验证了该模型.
- 林晨张齐张晓灵林路
- 关键词：期权定价投资组合
- Upper expectation parametric regression and adaptive estimation via penalized maximum-least-squares
- Distribution uncertainty causes the classical expectation not to be estimable in general.This is a fact acknow...
- 林路
- 空间非参回归的变量选择被引量：1
- 2016年
- 空间变系数回归模型是空间线性回归模型的重要推广,在实际中有广泛的应用.然而,这个模型的变量选择问题还没有解决.本文通过一般的M型损失函数将均值回归、中位数回归、分位数回归和稳健均值回归纳入同一框架下,然后基于B样条近似,提出一个能够同时进行变量选择和函数系数估计的自适应组内(adaptive group)L_r(r≥1)范数惩罚的M型估计量.新方法有几个显著的特点:(1)对异常点和重尾分布稳健;(2)能够兼容异方差性,允许显著变量集合随所考虑的分位点不同而变化;(3)兼顾了估计量的有效性和稳健性.在较弱假设条件下,建立了变量选择的oracle性质.随机模拟和实例分析验证了所提方法在有限样本时的表现.
- 王康宁林路
- 关键词：空间数据稳健性异方差
