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基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策 被引量：6
1
作者 许启发 丁晓涵 蒋翠侠 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第10期20-29,共10页
为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续... 为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难,通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题,进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一,Expectile回归的目标函数为二次损失函数,具有连续、光滑等特性,其优化与计算过程简单易行,且具有很好的可扩展性;第二,优化Expectile回归目标函数得到Expectile,利用Expectile与ES之间对应关系,能够准确地得到最优组合投资的ES风险值。选取沪深300指数中具有行业代表性的5支股票进行实证研究,将基于Expectile回归的均值-ES模型与均值-VaR模型、均值-方差模型进行对比,发现前者能够很好地分散组合投资尾部风险大小,显著提高组合投资绩效。 展开更多
关键词 组合投资 expectile回归 均值-ES模型 均值-VAR模型 均值-方差模型
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大数据背景下基于expectile回归模型的分布式优化方法研究 被引量：5
2
作者 潘莹丽 刘展 蔡雯 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第14期259-268,共10页
随着大数据时代的到来,运用统计的思维和方法挖掘隐藏在数据里的价值成为大数据领域的热门研究方向.数据挖掘的常用方法是回归分析,最小二乘回归只对因变量均值做出估计,而expectile回归可以估计因变量的整体分布.本文以大数据为背景,在... 随着大数据时代的到来,运用统计的思维和方法挖掘隐藏在数据里的价值成为大数据领域的热门研究方向.数据挖掘的常用方法是回归分析,最小二乘回归只对因变量均值做出估计,而expectile回归可以估计因变量的整体分布.本文以大数据为背景,在expectile回归模型下,提出分布式存储数据的思想,并通过构造全局损失函数的一个替代损失函数,设计Proximal-ADMM算法对模型中的参数进行估计.达到了仅使用局部样本就可有效评估全局损失函数的目的,解决了大数据中样本量大导致的计算成本昂贵的问题. 展开更多
关键词 大数据 expectile回归 分布式 替代损失函数
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高维空间相依数据的Expectile回归分析
3
作者 刘宣 马海强 +1 位作者 盛志雁 罗良清 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2024年第4期617-646,共30页
空间数据的异质性、空间权重的内生性和解释变量的高维特征会给空间相依数据分析带来重大挑战.本文基于Expectile回归的稳健估计优势和惩罚压缩的有效降维能力,分别在外生空间和内生空间权重矩阵条件下,给出高维空间滞后模型未知参数的... 空间数据的异质性、空间权重的内生性和解释变量的高维特征会给空间相依数据分析带来重大挑战.本文基于Expectile回归的稳健估计优势和惩罚压缩的有效降维能力,分别在外生空间和内生空间权重矩阵条件下,给出高维空间滞后模型未知参数的两步与三步惩罚Expectile估计,并在常规正则条件下证明所提出估计的相合性和变量选择的Oracle性质.数值模拟显示,两步估计法能有效处理外生空间权重矩阵条件下的稳健统计问题,同时三步估计法在外生空间和内生空间权重条件下均有优良表现.最后,通过分析我国市域空气质量与经济发展的关系,进一步验证所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 空间滞后模型 expectile回归 变量选择 内生性 高维数据
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基于分布式大数据的Expectile回归分析 被引量：4
4
作者 胡爱军 李楚进 《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第4期974-981,共8页
为应对分布式大数据对传统统计建模分析带来的巨大挑战,考虑Expec tile回归模型以实现基于分布式大数据的有效数据处理和统计推断.其新颖之处在于对分布式存储于每台机器中的数据,分别应用Expectile回归,再通过平均方法聚合这些回归结... 为应对分布式大数据对传统统计建模分析带来的巨大挑战,考虑Expec tile回归模型以实现基于分布式大数据的有效数据处理和统计推断.其新颖之处在于对分布式存储于每台机器中的数据,分别应用Expectile回归,再通过平均方法聚合这些回归结果并进行综合推断.在算法上,考虑在处理大数据计算中热门的交替方向乘子算法(ADMM)基础上,提出了分块ADMM算法,该迭代算法易于并行计算,结果稳健,而且可以显著减少存储大数据所需的容量.不仅基于分布式大数据的Expectile回归模型的参数估计具有良好的有效性和渐近性质,而且数值模拟和实证分析也都验证了该方法在处理分布式大数据时的有效性. 展开更多
关键词 分布式大数据 expectile回归 ADMM算法 BAER方法
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基于两阶段Expectile回归的风险保费定价
5
作者 郭哲琦 高苏浩 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第3期162-167,共6页
如何厘定风险保费是保险精算的核心研究内容之一。风险保费由纯保费和风险附加构成,通常采用广义线性模型厘定纯保费,应用各种保费原理计算风险附加。常用的保费原理包括期望值原理、标准差原理、分位数原理等。文章基于对Expectile理... 如何厘定风险保费是保险精算的核心研究内容之一。风险保费由纯保费和风险附加构成,通常采用广义线性模型厘定纯保费,应用各种保费原理计算风险附加。常用的保费原理包括期望值原理、标准差原理、分位数原理等。文章基于对Expectile理论性质的研究结果,提出Expectile保费原理,即通过两阶段Expec⁃tile回归预测每份保单的风险保费。类似于分位回归是对中位数回归的自然推广,Expectile回归是对均值回归的自然推广。应用分位回归相当于是在中位数的基础上计算风险附加,而应用Expectile回归可以看作是在均值(亦即纯保费)基础上计算风险附加,所以风险保费的计算结果更加合乎定价逻辑。基于一组公开数据的实证研究结果表明,两阶段Expectile回归在基尼系数指标下厘定风险保费要优于其他现有方法,对于提高保险定价的科学性和合理性具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 风险保费 两阶段模型 expectile回归 保费原理 基尼系数
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异方差下正则化Expectile回归的变量选择 被引量：1
6
作者 李顺勇 卫夏利 张晓琴 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期125-132,共8页
为了解决异方差存在时最小二乘回归不适用的问题,基于最小化非对称L2范数的Expectile回归,通过引入一种非凸惩罚(minimax concave penalty,MCP),提出带有MCP惩罚项的正则化Expectile回归模型,可以同时实现模型的变量选择和异方差检测,... 为了解决异方差存在时最小二乘回归不适用的问题,基于最小化非对称L2范数的Expectile回归,通过引入一种非凸惩罚(minimax concave penalty,MCP),提出带有MCP惩罚项的正则化Expectile回归模型,可以同时实现模型的变量选择和异方差检测,挖掘自变量与因变量之间更完整关系。传统方法假设随机误差项独立同分布且具有有限阶矩,本文方法将该假设弱化为误差项独立但不同分布,具有有限阶矩。证明了在一定条件下,带有MCP惩罚项的Expectile回归得到的估计量具有Oracle性质。数值模拟结果表明,该方法在变量选择上具有优良的表现,且通过不同Expectile权重值时的自变量集合变化,能有效检测出异方差。 展开更多
关键词 expectile回归 独立但不同分布 异方差 非凸惩罚 变量选择 Oracle性质
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自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用 被引量：7
7
作者 刘晓倩 周勇 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第5期1089-1098,共10页
本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCE... 本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力. 展开更多
关键词 自回归(AR)模型 expectile回归(ER) 加权复合expectile回归(WCER) 渐近正态
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风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用 被引量：5
8
作者 刘晓倩 周勇 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2020年第8期2176-2192,共17页
本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估... 本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响. 展开更多
关键词 风险度量 期望分位数风险价值(EVaR) 半参数 变系数 复合expectile回归(CER)
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稳健双自适应惩罚权重expectile方法及其在GDP数据中的应用
9
作者 严笑 文诗涵 邹航 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2024年第6期962-972,共11页
为了解决杠杆点存在时,惩罚expectile回归和惩罚分位数回归失效问题,基于expectile回归和稳健双自适应惩罚权重回归估计方法,本文提出了一种稳健双自适应惩罚权重expectile回归估计方法。该方法可以在自变量和因变量都含有异常值时,实... 为了解决杠杆点存在时,惩罚expectile回归和惩罚分位数回归失效问题,基于expectile回归和稳健双自适应惩罚权重回归估计方法,本文提出了一种稳健双自适应惩罚权重expectile回归估计方法。该方法可以在自变量和因变量都含有异常值时,实现稳健变量选择和异方差检测。对于提出的模型,本文首先利用MM算法构建替代惩罚函数的优控函数,随后用迭代加权最小二乘算法估计参数,惩罚参数通过最小化BIC准则获得。模拟和实证表明,当数据中存在杠杆点时,所提方法在变量选择和异方差检测效果上优于惩罚最小二乘方法和惩罚分位数回归方法。 展开更多
关键词 稳健双自适应惩罚权重expectile回归 变量选择 异方差 稳健性
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基于MIDAS-Expectile回归模型的加密货币风险测度
10
作者 张志远 叶五一 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期860-872,共13页
风险测度EVaR(以Expectile模型为基础)作为QVaR(以分位数为基础)的替代技术,其计算更加简便,且能够更加准确地反映极端值的影响.为了充分综合利用不同频率数据所包含的信息,构建了MIDAS-Expectile回归模型,并基于非线性非对称最小二乘... 风险测度EVaR(以Expectile模型为基础)作为QVaR(以分位数为基础)的替代技术,其计算更加简便,且能够更加准确地反映极端值的影响.为了充分综合利用不同频率数据所包含的信息,构建了MIDAS-Expectile回归模型,并基于非线性非对称最小二乘方法得到参数及条件EVaR的估计,同时给出了估计的渐近正态性以及条件Expectile的coverage检验.此外,还从极大似然估计的角度给出了Expectile回归模型的似然函数及信息准则,以完成不同Expectile回归模型的比较与检验.为了对加密货币的金融风险进行研究,在实证部分,将MIDAS-Expectile回归模型应用于加密货币收益风险的度量,同时探讨了其他传统金融市场对这一新兴金融资产的风险传染现象.加密货币月度数据的风险实证结果表明其他金融市场的信号将对加密货币市场风险有显著的或正向或负向的影响,加密货币市场不是孤立于传统金融市场. 展开更多
关键词 MIDAS-expectile回归模型 EVAR 加密货币 非线性非对称最小二乘 极大似然
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