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题名面板数据中方差的共同变点估计
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作者
赵军辉
董翠玲
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机构
新疆师范大学数学科学学院
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出处
《新疆师范大学学报（自然科学版）》
2024年第1期22-32,共11页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2023D01A37,2022D01A219)
新疆师范大学重点实验室项目(XJNUSYS082018A01)。
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文摘
文章对面板数据中方差的共同变点提出了一个含有调节参数的CUSUM(Cumulative Sum)型估计量,证明了变点估计量的相合性,并结合二元分割法将其推广到多个方差共同变点的情形。蒙特卡洛模拟发现,调节参数(γ≠0)下CUSUM型估计量的精确度要高于无调节参数(γ=0)下CUSUM型估计量的精确度。应用外汇汇率进行实证分析,结果也表明调节参数(γ≠0)下CUSUM型估计方法是有效的。
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关键词
面板数据
方差变点
CUSUM
调节参数
二元分割法
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Keywords
Panel data
Variance change point
CUSUM
Turning parameters
Binary segmentation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名含测量误差的方差模型的多变点的估计
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作者
沙达克提·艾力
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机构
新疆师范大学数学科学学院
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出处
《应用数学进展》
2024年第2期877-890,共14页
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文摘
本文讨论当已知含测量误差的方差模型存在变点时,对方差变点给出了一个含有调节参数的“CUSUM型估计量”,研究了方差变点统计量的弱(强)相合性,得到收敛速度。结合“二元分割法”将其推广至多个方差变点的估计。模拟研究发现含调节参数γ∈(0.3,0.7)的CUSUM型估计量的精确度要优于无调节参数(γ=0)的CUSUM型估计量的精确度。进一步,对原油价格涨跌幅进行实证分析验证了本文方法的有效性和可行性。
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关键词
测量误差
方差变点
调节参数
相合性
二元分割法
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名多元Logistic回归模型的结构变点估计
被引量：4
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作者
李拂晓
陈占寿
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机构
西安理工大学应用数学系
青海师范大学统计系
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2020年第9期122-131,共10页
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基金
国家自然科学基金(11801438)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JQ1089)
陕西教育厅科研计划项目(18JK0552)。
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文摘
多元Logistic回归模型是广义线性模型中的一种常见形式,在社会科学和生物医学等领域有着广泛的应用.本文首先基于Pearson卡方统计量对Logistic回归模型的结构变点进行估计,再结合二元分割方法将其推广到多变点的情形.数值模拟结果表明基于Pearson卡方统计量的二元分割方法能有效估计出变点,且当变点之间间隔的样本较多时,估计效果较好.最后将此方法应用于一组DNA数据上,说明方法的有效性.
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关键词
多元Logistic回归模型
Pearson卡方统计量
二元分割法
多变点
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Keywords
multinomial logistic regression model
pearson chi-square statistic
binary segmentation procedure
multiple change-point problem
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名测量误差模型方差多变点的估计及收敛速度
被引量：1
- 4
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作者
沙达克提•艾力
董翠玲
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机构
新疆师范大学数学科学学院
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出处
《理论数学》
2023年第11期3262-3271,共10页
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文摘
当已知测量误差模型中误差的方差存在变点时,对方差变点用特征函数构造了一个含有调节参数的“CUSUM型估计量”,研究了方差变点估计量的弱(强)相合性以及收敛速度,并结合“二元分割法”推广至多个方差变点的估计。利用基于数据驱动的调节参数选取方法选取适合的调节参数,并应用含有调节参数的“CUSUM型估计量”对黄金价格的涨跌幅的方差进行实证分析,结果表明基于调节参数“CUSUM型估计量”得到的方差变点与实际相符,且估计量更稳健。
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关键词
测量误差模型
方差变点
调节参数
相合性
收敛速度
二元分割法
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名面板数据中方差多变点的估计
被引量：1
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作者
徐小平
刘君
李拂晓
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机构
西安理工大学理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第12期10-14,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11801438)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JQ1089)
陕西省创新能力支撑计划项目(2020PT-023)。
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文摘
在计量经济学中,方差的变化意味着某种风险的变化,研究面板数据的方差变点可以有效地把控风险。文章基于拟最大似然型估计量和CUSUM型估计量对面板数据中的方差变点进行了估计,并结合二元分割法将其推广到多变点情形。蒙特卡洛模拟表明,基于拟最大似然型估计量的估计效果要优于CUSUM型估计量。通过应用人民币汇率数据说明了两种方法的有效性。
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关键词
面板数据
方差多变点估计
拟最大似然型估计量
CUSUM型估计量
二元分割法
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Keywords
panel data
variance variable point estimation
quasi-maximum likelihood estimator
CUSUM estimator
binary segmentation method
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分类号
O21
[理学—概率论与数理统计]
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