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中国股市收益率与成交量动态关系的研究——基于工具变量的分位数回归(IVQR)模型 被引量：9
1
作者 任燕燕 李劭珉 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期11-18,共8页
基于分位数回归(QR)模型分析了不同分位水平下的收益率与成交量的关系,考虑到收益水平对成交量的影响,引入工具变量,构建IVQR模型,更加客观地分析了不同分位水平下成交量对收益率的作用。蒙特卡洛模拟结果表明IVQR估计比QR估计具有更小... 基于分位数回归(QR)模型分析了不同分位水平下的收益率与成交量的关系,考虑到收益水平对成交量的影响,引入工具变量,构建IVQR模型,更加客观地分析了不同分位水平下成交量对收益率的作用。蒙特卡洛模拟结果表明IVQR估计比QR估计具有更小的偏差和更强的稳健性。实证分析结果表明条件收益率处于较高水平时与成交量正相关,且分位水平越高两者之间的相关性越大;条件收益率处于较低水平时与成交量负相关,且分位水平越低相关性越大;多数分位水平下成交量对收益率的影响并没有较大的差异。同时结果还表明工具变量的分位数回归模型能较好地处理模型中的内生性问题。 展开更多
关键词 收益率 成交量 QR模型 IVQR模型
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一种面板数据分位数回归模型的工具变量方法 被引量：7
2
作者 李劭珉 任燕燕 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第5期943-950,共8页
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的... 本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。 展开更多
关键词 面板数据 IVQR模型 2S—IVFEQR方法
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纵向数据模型的稳健估计及经验似然推断 被引量：4
3
作者 李劭珉 任燕燕 陆军 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第4期631-638,共8页
本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断.通过蒙特卡洛模拟发现,无论... 本文针对纵向数据模型,利用指数平方损失函数构建了一种稳健的估计方法,并通过广义估计方程将数据间的相关性考虑到估计中,提高了估计的效率,推导出稳健的经验似然比函数,由此得到参数估计以及进行统计推断.通过蒙特卡洛模拟发现,无论假定的工作相关矩阵是否准确,本文构建的估计都具有较强的稳健性,且用本文方法进行统计推断能够得到更加稳健的结果。 展开更多
关键词 纵向数据 稳健估计 经验似然
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基于copula函数的纵向数据复合分位数回归及变量选择 被引量：3
4
作者 王康宁 李劭珉 林路 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1097-1116,共20页
复合分位数回归(composite quantile regression)具有稳健性好和估计效率高的优势,所以其经常被用来替代均值回归.众所周知,纵向数据具有组内相关的特点,如果估计过程中能正确地利用组内相关性,则可以显著地提高估计效率.因此,探讨纵向... 复合分位数回归(composite quantile regression)具有稳健性好和估计效率高的优势,所以其经常被用来替代均值回归.众所周知,纵向数据具有组内相关的特点,如果估计过程中能正确地利用组内相关性,则可以显著地提高估计效率.因此,探讨纵向数据复合分位数回归中如何使用相关性是一个有意义的问题.本文首先利用copula函数方法构建纵向数据复合分位数回归的组内协方差矩阵,进而基于构建的协方差矩阵,提出一个无偏且有效的基于copula函数的复合分位数回归估计方程;进一步,为了进行变量选择,利用基于copula函数的估计方程,提出一个光滑门限(smooth-threshold)的复合分位数回归估计方程方法.本文提出的方法具有很高的灵活性,而且提高了估计的效率.理论结果以及数值模拟和实际数据分析都验证了本文的方法. 展开更多
关键词 复合分位数回归 纵向数据 COPULA函数 有效性 变量选择
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基于众数回归的纵向数据部分线性模型的稳健经验似然及变量选择 被引量：1
5
作者 孙晓霏 王康宁 +1 位作者 李劭珉 林路 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2022年第4期447-466,共20页
众数回归具有稳健性和估计效率高的优势,在某些情形下可以替代均值回归.针对带有高维协变量的纵向数据部分线性模型,本文基于众数回归提出了稳健的经验似然及惩罚的高维众数回归经验似然变量选择方法.新方法能够利用纵向数据的组内相关... 众数回归具有稳健性和估计效率高的优势,在某些情形下可以替代均值回归.针对带有高维协变量的纵向数据部分线性模型,本文基于众数回归提出了稳健的经验似然及惩罚的高维众数回归经验似然变量选择方法.新方法能够利用纵向数据的组内相关性,而且继承了众数回归在稳健性和估计效率方面的优势.基于一些较弱的条件,本文在协变量维数趋于无穷大的高维框架下建立了方法的大样本性质.随机模拟和实际数据分析也验证了方法在有限样本时的表现. 展开更多
关键词 众数回归 高维纵向数据 经验似然 变量选择
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纵向数据部分线性模型的一种稳健估计方法
6
作者 孙晓霏 李劭珉 王康宁 《统计学与应用》 2018年第4期367-375,共9页
本文利用指数平方损失函数,针对纵向数据部分线性模型的参数部分提出了一种稳健的估计方法。首先通过核估计以及变换将非参部分消去,然后利用指数平方损失函数降低异常值的影响,构造出稳健的广义估计方程,最终推导出稳健的经验似然比函... 本文利用指数平方损失函数,针对纵向数据部分线性模型的参数部分提出了一种稳健的估计方法。首先通过核估计以及变换将非参部分消去,然后利用指数平方损失函数降低异常值的影响,构造出稳健的广义估计方程,最终推导出稳健的经验似然比函数,由此进行估计和统计推断。在一定正则条件下该估计具有相合性以及渐近正态性,蒙特卡洛模拟显示本文的方法具有稳健性以及较高的效率。 展开更多
关键词 纵向数据 部分线性模型 稳健估计 经验似然
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