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基于函数型数据的中国经济区划分 被引量：9
1
作者 高桃璇 陈铭 王国长 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第4期669-681,共13页
国家通常按地域来划分中国经济区域,即将同一地区经济发展水平大致相同的省份划为一类,但常常忽略了同一地区不同省份间经济支柱和产业结构的差异性.例如随着改革开放的深入,东北三省的产业结构和经济发展逐渐分化：辽宁省第二产业占比... 国家通常按地域来划分中国经济区域,即将同一地区经济发展水平大致相同的省份划为一类,但常常忽略了同一地区不同省份间经济支柱和产业结构的差异性.例如随着改革开放的深入,东北三省的产业结构和经济发展逐渐分化：辽宁省第二产业占比下降,核心技术创新能力不强,工业呈负增长态势;吉林省工业增加值稳步提升,但产业结构单一;黑龙江省工业化进程深度不够,仍处于低速发展状态.可见,基于地域的粗犷型划分,容易因省情的差异而导致政策不能达到预期效果,甚至可能会导致某些省份发展停滞或者倒退.其次,为了避免单一指标不能很好的刻画各省真实的经济发展状态,本文采用了对五个指标（GDP、财政收入、进出口总额、最终消费、全社会固定资产投资）加权生成一个新的综合指标来对各省经济进行分区.再者,由于数据的结构特征及数据间的高度相关性使得传统统计方法结果表现较差.基于函数型数据在高度相关数据中的优异表现,本文建议采用函数型数据聚类分析方法对中国31个省市的综合指标进行聚类分析.研究结果表明,基于函数型数据聚类分析进行的经济区域的划分,能够打破地域的限制,且能充分考虑各省份的产业结构,即把产业结构相近的省份划分在同一经济区城.最后,基于本文提出的区域划分方法能制定更加有效的经济发展政策和促进全国经济的平衡发展. 展开更多
关键词 函数型数据 函数型聚类分析 修匀 综合经济指标 区域划分
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基于Sparse-Group Lasso的指数跟踪
2
作者 王国长 高桃璇 徐世荣 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2019年第12期2025-2040,共16页
在指数跟踪问题中,股票指数与行业板块的相关性往往是集中在某些特定的行业,且行业走向通常由几个有影响力的公司决定,因此如何选取具有代表性的行业和公司是提高跟踪精度的一个很好的切入点.在以往的研究方法中,Lasso等变量选择方法忽... 在指数跟踪问题中,股票指数与行业板块的相关性往往是集中在某些特定的行业,且行业走向通常由几个有影响力的公司决定,因此如何选取具有代表性的行业和公司是提高跟踪精度的一个很好的切入点.在以往的研究方法中,Lasso等变量选择方法忽略了行业因素的影响,而分层抽样则忽略了不同行业和股票指数关联性大小的不同.文章引入Sparse-Group Lasso方法,实现了对行业及行业内部单一股票的筛选,同时对跟踪误差的定义进行扩展,综合考虑线性和非线性两种跟踪误差的优点对股票组合的权重进行优化.实证表明,基于Sparse-Group Lasso方法筛选的股票组合的稳健性一致优于依据市值筛选的股票组合,当股票组合规模较小时,基于Sparse-Group Lasso方法筛选的股票组合的跟踪误差也要优于依据市值进行筛选股票的方法. 展开更多
关键词 指数跟踪 Sparse-Group Lasso 跟踪误差 行业筛选
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