罗双华
- 作品数：43 被引量：74H指数：5
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- 函数型数据下广义分位数回归模型的PM_(2.5)分析
- 2023年
- 为了得到PM_(2.5)浓度更稳健、更精准的预测结果,将广州市PM_(2.5)浓度由离散数据化为函数型数据,引入温度、湿度、风级3个变量并结合广义分位数回归模型来研究2022-2023年广州市PM_(2.5)问题。利用季节项分解、函数型主成分分析等方法,得出广义分位数函数,以此对未来时刻PM_(2.5)浓度值进行预测,并利用函数型主成分分析描述PM_(2.5)浓度函数的动态特征。分析结果显示,温度、湿度对PM_(2.5)浓度有显著影响。将离散数据化为函数型数据后进行分析将极大提高数据的稳定性,并能更好地揭示PM_(2.5)的规律和特征;在分位点τ=0.8时的广义分位数函数能使最终预测值与真实值拟合最好,4个主成分函数即可概述复杂多变且高维的PM_(2.5)实时浓度。该研究达到了分析、解释、预测的目的,能为出行及PM_(2.5)防控等提供参考。
- 郑禹罗双华周锦涛
- 关键词：函数型数据温度风级
- 缺失数据下半参数回归模型的渐近性质被引量：5
- 2008年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量β和非参数分量g的局部线性估计βn,gn*(t),基于βn建立σ2的估计量2σn.在适当的条件下,证明βn,2σn的渐近正态性,得到gn*(t)的最优弱收敛速度.
- 罗双华田萍蒋红英
- 关键词：半参数回归模型渐近正态性缺失数据
- 响应数据缺失下一般线性复合分位数光滑经验似然估计被引量：2
- 2023年
- 由于分位数回归模型的损失函数不光滑,所得参数估计的效率不高,为提高参数估计的效率,首先提出复合分位数光滑经验对数似然比,包括完全数据复合分位数光滑经验对数似然比、加权复合分位数光滑经验对数似然比和插值复合分位数光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了它们都是服从渐近卡方分布的.其次,根据该似然比构造了回归参数的置信区间,并证明了复合分位数光滑经验似然估计量是渐近正态的.最后,通过数值模拟实验说明了所得估计的有效性.
- 黄婉娟罗双华张成毅
- 关键词：缺失数据渐近正态性
- 响应变量缺失下加权复合分位数回归估计
- 2019年
- 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。
- 王松罗双华
- 关键词：缺失数据渐近正态性
- 缺失数据下变系数分位数回归模型的广义拟似然比检验
- 2022年
- 考虑一类缺失数据下变系数分位数回归模型的估计与推断问题.首先,运用Jackknife方法对变系数分位数回归模型中的系数函数进行了局部线性拟合.其次,构造了缺失数据下的广义拟似然比检验统计量,进而检验变系数分位数回归模型的系数.最后,在一定条件下证明了所构造统计量的大样本性质.
- 王紧杰罗双华
- 关键词：缺失数据变系数模型分位数回归
- 基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究被引量：2
- 2017年
- 在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.
- 玄海燕孙艳黄性芳罗双华
- 关键词：沪深300指数
- 混合地理加权回归模型的两种估计被引量：4
- 2007年
- 混合地理加权回归模型系数特征是部分回归系数为未知常数,而其它回归系数为地理位置的未知函数.基于这一系数特征,给出反馈和两步估计两种简单有效的方法,对模型中的因变量做了估计.
- 玄海燕刘树群罗双华
- 关键词：因变量
- 缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质被引量：5
- 2007年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.
- 罗双华玄海燕李敦刚
- 关键词：非参数回归渐近正态性相合性缺失数据
- 缺失数据下EV模型的渐近性质被引量：4
- 2007年
- 在缺失响应变量的不完全数据下,考虑半参数EV模型,利用二阶段估计的方法求出了EV模型中参数β和非参数g的估计量^βn,^gn.研究了它们的强相合性及渐近正态性.
- 罗双华玄海燕王亚芹
- 关键词：强相合性渐近正态性缺失数据
- 基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法被引量：2
- 2017年
- 为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳.
- 张亚飞张成毅罗双华
