电力行业上市公司财务预警Logit模型实证研究

运用因子分析方法,得到反映上市公司经营状况的综合指标,以此为变量建立Logit财务预警模型。模型及参数均通过Wald检验,预报准确率令人满意,对证券投资及企业经营活动监控具有指导意义。     

负二项分布的广义线性模型及其应用

讨论一类散度偏大的分布负二项分布的相关性质,以服从负二项分布的索赔次数为响应变量,引入风险分级变量和对数联结函数,建立广义线性模型.采用极大似然估计法进行参数估计,并用Wald检验法进行检验.最后,利用SAS软件包对一组保险索赔数据进行实证分析.     

基于变量选择的异方差White检验

在多元线性回归模型的异方差检验中，当解释变量较多且两两之间相关系数较低时，会导致传统White检验构造的辅助回归函数参数增多、计算量增大、检验效果不明显。针对这一问题，基于异方差检验原理，建立残差平方与解释变量之间的回归模型，筛选出系数显著的解释变量，利用残差平方与筛选出的解释变量构建辅助回归模型进行异方差检验。数值模拟及实证分析表明该方法有良好的检验效果及简单的步骤。     

广义线性模型中变量选择的相合性

在自然联系函数下广义线性模型中,当因变量是一维时,在一定条件下基于Wald检验统计量的变量选择的相合性成立.证明了当因变量为多维时、去掉原有条件中的两个条件,剩下其他条件不变或减弱,该变量选择的相合性仍然成立.该结论推广和改进了原有结果.     

基于ESTAR模型的单位根检验——Wald统计量的研究

已有的基于ESTAR模型的单位根检验通常假设α=0,但实践研究表明α显著。对α≠0的情况进行单位根检验,研究该情形下的Wald检验统计量。从理论上推导了Wald检验统计量的极限分布,并通过Monte Carlo随机模拟,结果表明该统计量有效。     

可加风险模型现状数据样本量的确定

科学研究中,样本量和功效计算是非常重要的工作.可加风险模型是生存分析研究中经常用到的半参数模型,其协变量对基础风险函数有加法作用.和比例风险模型相比,可加风险模型在许多应用中效果更好,尤其是协变量取值为0或1时.本文基于Wald检验,提出一种计算可加风险模型现状数据功效和样本量的新方法.模拟结果说明该计算方法十分有效....     

台湾地区经济增长和能源消费的单方向因果关系

应用多变量时间序列间的协整和单方向因果测度理论,探讨1954-2008年台湾地区GDP(国内生产总值)和能源消费之间的长期均衡关系和因果关系.基于误差修正模型及协整阶数的似然比检验,可以发现台湾地区GDP与能源消费,GDP与石油消费,GDP与电力消费之间都存在协整关系.单方向因果测度的Wald统计检验表明,GDP和能源...     

改进的Feltham-Ohlson模型及对我国信息技术类上市公司价值确定的实证研究

利用Feltham-Ohlson的实证模型对我国信息技术类上市公司的股票价格的确定能力进行了检验.进而,对模型进行简单变型,并检验了变型后的改进模型对股票价格确定的解释能力.结果表明,改进后的模型对于所研究企业的股价确定的解释能力大大提高了.在模型中加入了技术资本和技术类人力资源的两个解释变量,并就这两个变量对公司价值的影响进行了分析.     

CAPM在中国股票市场的实证检验

资本资产定价模型(CAPM)自诞生以来,它的有效性经历了无数西方学者的实证研究和检验,有些支持和肯定,有些则提出了质疑和挑战。CAPM在中国股市能否具有适用性?通过使用国际上比较先进的检验方法———Wald检验和似然比检验,结果表明:CAPM在目前的中国股市不具有适用性。     

重庆工业总产值的主成分分析

在假设模型设定是正确的条件下假设出工业总产值函数,运用Eviews软件进行最小二乘估计以及拟合优度的检验,由于存在多重共线性,于是检验自变量相关性。通过逐步回归剔除变量,排除引起共线性的变量,最终得到回归函数。对回归函数的序列相关性检验,通过DW值及LM检验说明不存在序列相关。异方差性的检验,帕克检验与戈里检验,以e 2i为被解释变量,以原模型X1为被解释变量,建立如下方程:e 12=f(Xj)+ε1,对方程进行显著性检验,得到α不显著为零,可认为无异方差性。用一次指数平滑法预测2011年各变量数据,再将这些数据带入估计方程,得到工业总产值2011年预测值。     

因变量缺失下线性回归模型的估计与检验

文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计,研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于Wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后,通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

检验检测服务业经营绩效的关键影响因素研究——基于双循环视角

利用多元线性回归模型,探究影响我国各地区检验检测服务业经营绩效的关键因素.选取机构营收额作为被解释变量,进出口贸易、第二产业发展、第三产业发展、受教育程度作为解释变量,进行我国整体分析和地区异质化分析.研究结果表明：产业结构优化是提升检验检测服务业经营绩效的决定因素,进出口贸易对检验检测服务业的发展具有显著的正向影响,但进出口贸易的正向作用明显小于产业结构的作用.人力资源错配是造成东部地区人力资本抑制检验检测服务业经营绩效的重要原因.     

对负顾客进行服务的M/G1/1系统的等待时间

从配套加工一类问题的实际需要出发，在排队模型中引进了对负顾客的服务，利用补充变量、频度转移和更新过程等传统方法，在得到该模型稳态队长分布的基础上，求得该模型虚等待时间稳态分布的LST，并进一步用停时和Wald公式作工具，获得了瞬态下，模型的平均实等待时间．     

基于捷联航姿系统挠性陀螺故障诊断方法的研究

本文针对传统BITE不能对捷联航姿系统挠性陀螺软故障进行检测的不足,提出了一种改进的Wald的序惯概率比法。改进的Wald的序惯概率比法是通过补偿方法对Wald的序惯概率比法进行创新,应用改进的Wald的序惯概率比法,能成功地解决捷联航姿系统挠性陀螺的软故障无法检测的难题,使陀螺的误誓率PFAAK原来的6％下降到1％。     

决定系数与相关系数辅助的LASSO回归

现有LASSO回归方法尚未解决回归关系式中冗余特征和无关特征的去除问题,提出一个决定系数与相关系数辅助的LASSO回归方法。设给定响应变量Y和备选解释变量集X,首先设计结合决定系数的LASSO回归正则化路径求解方法,找出X中的主解释变量;然后,设计结合决定系数、相关系数和正则化路径的方法,在固定主解释变量条件下求解LASSO回归的正则化路径过程中,去除X中的无关变量和冗余变量。模拟数据集和真实数据集的实验结果表明,新方法解决了LASSO回归中冗余特征和无关特征的去除问题,在冗余变量和无关变量的去除效果上胜过对比方法。     

理性预期经济计量模型的求解方法及应用分析

理性预期理论对现代宏观经济学产生了极其深远的影响。文章以理性预期理论为基础建立了一个宏观货币经济计量模型，并以此模型探讨了含预期变量的经济计量方程的一般求解方法。利用中国宏观经济实际指标数据对模型进行了实例检验，取得了较好的预期解释效果。     

稀有变量关联分析中的泊松近似变阈值方法

稀有基因变量与疾病性状的关联性研究是全基因组关联分析的补充.然而,传统的关联分析检验方法不适用于稀有变量的检验问题,因此众多的针对稀有变量的新检验方法得以被提出和运用.变阈值方法是其中的一种方法,该方法相对于传统的关联分析检验方法在功效上有较大提高.这里从稀有事件的角度看待稀有变量突变等位基因的发生,以泊松近似分布代替二项分布,提出新的检验统计量,并在变阈值方法的基础上给出一个新的检验方法,即泊松近似变阈值方法.模拟试验结果表明该方法比变阈值方法有一致更高的检验功效,筛选变量的效率也得到了提高.     

有限注意下大幅涨跌股票的短期收益实证研究

基于有限注意视角对股票价格大幅上涨或下跌后的短期收益做了实证研究。根据相关条件筛选得出沪深两市739家上市公司为样本,首先计算出总的累计异常收益,检验其显著性后,采用公司规模和换手率作为解释变量,以股票异常收益为被解释变量,进行基于每日交易数据的回归分析。结果发现换手率和公司规模都对股票异常收益有正的影响。对总的累计异常收益的稳健性检验,进一步证明有限注意的股市操作策略是有效的;无论是股票价格大幅上涨还是下跌,有限注意对累计异常收益的影响是显著的。     

一种改进的非线性多变量格兰杰因果检验在污水处理过程参数关系分析中的研究

传统线性多变量格兰杰因果检验通过引入条件变量来判断两个变量之间是否存在因果关系，但条件变量的选择往往具有主观性而缺乏对其合理的规则，针对这个问题，提出一种可筛选条件变量的非线性多变量格兰杰因果检验方法。该方法使用支持向量回归构建检验方程以适应非线性条件，通过分析两两变量之间的关系构建初步结构后选择条件变量，并基于所选条件变量再进行非线性多变量格兰杰因果检验；引入两种拓扑结构避免对不产生伪因果问题的真实关系重复检验。在数字仿真和污水处理基准仿真平台上的实验结果表明本文方法能适应非线性条件，检验结果更准确，在计算强度上也有更好的表现。     

变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用

本文研究纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题。模型允许变量的效应随时间改变。本文方法在进行变量选择的同时,也估计变系数函数,避免了传统的变量选择方法极其复杂的计算。将本文方法用于股票价格分析,能够快速地在众多公司财务变量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量,并估计了这些变量的时变效应,很好的解释了股票收益率的变化。