王国长
- 作品数：15 被引量：52H指数：4
- 供职机构：暨南大学经济学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金上海市卫生系统百名跨世纪优秀学科带头人培养计划更多>>
- 相关领域：理学经济管理文化科学更多>>
- 函数型数据广义线性模型和分类问题综述
- 2022年
- 函数型数据采用全非参数的方法,假设数据来自一条光滑的曲线,把整个曲线当成一个样本来处理,从而避免高维和高度相关的问题。其研究始于20世纪50年代,经过近70多年来的发展,很多经典的统计分析方法都被推广到函数型数据,且被中外学者写成综述和相关书籍以便研究者使用,如主成分、典型相关、线性模型和聚类问题等。但是,目前仍缺少有关函数广义线性模型和分类问题的综述和书籍。基于此,本文从函数型数据发展的数据形式、函数近似包括基底展开和主成分、函数广义线性模型和分类等问题的发展历程及未来发展方向等方面进行详细的综述。进一步,为了能够在经济、金融、医学、气象和环境等领域更好地应用函数型数据,本文提供了具体的样条估计计算程序。
- 白德发徐欣王国长
- 关键词：函数型数据广义线性模型
- 反腐败对经济增长影响的实证分析
- 2017年
- 为研究中共十八大以来的反腐败力度对广东省经济增长的影响,本项目通过下载和提取最高人民法院设立的“中国裁判文书网”中,中国广东省自2009~2016年间2369份裁判文书中的反腐败变量,整理出广东省市级面板数据,构建反腐败力度评价体系,运用计量经济中面板数据研究方法实证分析研究反腐败对广东省经济增长的影响。经过Hausman检验,采用随机效应模型分析发现,反腐败力度对经济增长有短期抑制效应。这预示着我国至少广东省腐败情形已经十分严重。因此我们要直面反腐败短期可能带来的抑制经济的作用,在加大反腐败力度和保持高效的经济增长之间保持平衡。
- 卢逸名陶新雨赵若晨王国长
- 关键词：反腐败力度经济增长裁判文书面板数据
- 股指期货的价格发现机制:基于结构变点分析框架被引量：8
- 2014年
- 价格发现机制与股指期货市场的运行效率相关联。依据股指期货市场存在推出阶段的客观事实,推断该市场与股指现货市场之间的关系可能存在结构性变点。实证结果显示:在变点前,由于投资者的习惯性秉持等相关联原因,股指期货表现出对股指现货的日间引导关系。但由于机构投资未充分参与等原因,股指期货市场至今未成熟。相对而言,股指现货市场更有效率,从而在变点后,股指现货表现出对期货的日间引导关系。
- 蒋勇王国长吴武清
- 关键词：股指期货价格发现
- 信用卡违约预测模型分析以及影响因素探究被引量：1
- 2016年
- 信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务,伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行信用评估、如何鉴别所填资料的真假性及应该要求客户填什么类型的资料等对银行来说是至关重要的。本文基于2005年台湾信用卡客户数据,建立Lasso-Logistic及随机森林模型来探索影响客户信用的关键因素,包括个体特征及某些客观特征,通过比较模型的预测准确度以及F得分等指标来选择预测效果更优的模型对银行信用卡违约进行预测分析。信用卡违约预测模型的建立以及影响客户信用的关键因素的探索,对于银行选择客户和设计资料填写具有重要的指导价值,并且能够为信贷决策提供一定的理论支持,具有很强的理论和现实意义。
- 梅瑞婷徐扬王国长
- 关键词：信用卡信用风险
- 基于LASSO-SVM模型的银行定期存款电话营销预测
- 2016年
- 定期存款一直以来都是银行的主要资金来源,而电话营销也成为一种低成本,广受银行欢迎的营销模式。因此,如何提高电话营销成功率成为银行急需解决的重要问题。其中,影响客户订购定期存款的因素复杂多样,而这些因素之间可能存在多重共线性,如果银行不加选择地引入众多影响因素来进行订购定期存款的预测,往往不能取得良好的预测效果,甚至产生错误的决策。在统计学习方法中,LASSO方法可以同时进行参数估计和变量选择,所以本文提出了基于LASSO与支持向量机的组合预测方法。同时,与SVM、神经网络、LASSO-神经网络方法的预测效果进行比较,验证了LASSO-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。
- 梅瑞婷徐扬王国长
- 关键词：定期存款电话营销支持向量机
- 来华留学生中国文化类课程的开设现状及存在问题研究——以广州地区五所高校为例被引量：3
- 2020年
- 中国文化类课程作为中国文化的传播载体,能极大提高留学生跨文化交际能力。笔者对广州地区五所高校中国文化类课程设置情况进行了调研,并采用问卷的方式对五所高校231名留学生进行了课程现状以及课程需求的调查,根据调查结果对五所高校中国文化类课程的改善提出了相应的建议:知识类文化课程应增加"饮食""工作""社会""思想观念"等相关话题,删减"文学""哲学"等相关话题,并且增加出外实践和师生互动的时间。中华才艺类文化课程应将多项短期体验式技能合并成一门课程,并据此编写教材。增加地域文化类课程。调查结果能对高校中国文化课程的设置提供参考和借鉴。
- 梁珊珊王国长
- 基于SEM网络购物线上线下全流程感知体验研究
- 本文在综述国内外学者关于顾客体验以及顾客网购、物流满意度的相关研究成果的基础上,将影响消费者网络购物全流程感知体验的因素归类为线上感知因素(包括网站有用性、易用性、信任等)、线上体验因素(包括娱乐、产品、安全等)、线下感...
- 梁政华戴世鼎徐世荣王国长
- 关键词：结构方程模型
- 文献传递
- 改进的自适应Lasso方法在股票市场中的应用被引量：14
- 2019年
- 在金融领域,自适应Lasso被广泛的用于股票价格预测模型中的变量选择和参数估计。然而,自适应Lasso是针对非时间序列模型提出的,忽略了时间序列模型特定的结构,比如时间序列模型中通常会出现滞后阶数越靠后,对未来的预测能力越弱的特性,从而,容易造成估计及预测不精确。因此,时间序列模型的变量选择惩罚参数的设计应与滞后阶数相关,即对越靠后的滞后阶数应加上越大的惩罚。为了充分考虑时间序列模型的特性且保留自适应Lasso的优点,本文针对时间序列AR(p)模型提出一种改进的自适应Lasso(MA Lasso)方法,通过在自适应Lasso惩罚基础上乘以一个关于滞后阶数单调不减的函数来达到目标。这样设计的惩罚参数的另一个优点是通过选取特定的惩罚参数,Lasso,自适应Lasso方法都是MA Lasso方法的特例。进一步,对于AR(p)模型中另一个重要参数p的选择问题,本文提出一种改进的BIC模型准则来选择p。最后,将MA Lasso方法应用到中证100指数中,实证分析表明,与Lasso和自适应Lasso相比,MA Lasso选择最简模型且预测效果最佳,即选择最少的预测变量的同时且具有最小的模型预测误差。
- 王国长梁焙婷王金枝
- 关键词：股价预测
- 函数数据回归与降维
- 在多元分析领域,人们越来越普遍的遇到高维数据.但是由于计算量和维数灾难,分析高维数据是十分困难的.函数数据分析(Functional data Analysis, FDA)假设观测数据来自一条光滑的曲线,在处理高维数据等...
- 王国长
- 文献传递
- 基于经验似然的拟合优度检验及应用题
- 2010年
- 针对拟合优度检验的问题,本文关心的问题是如何构造一个合适的统计量,使检验在控制第一类错误的情况下尽量减少第二类错误的概率.经验似然在拟合优度上的应用是利用数据服从原假设分布的条件来找估计方程,并由此构造检验统计量.而且经验似然结合拟合优度检验应用到两总体检验上.
- 周彦王国长
- 关键词：经验似然拟合优度检验统计量
