模型平均相关论文
中国证券市场自1990年年底成立以来已有三十年左右的历史,而美股已经有两百多年历史。在此期间,学者们提出了股票收益率的多种预测......
本文主要探究了缺失数据下分位数回归模型的模型平均问题。首先基于协变量平衡倾向得分方法构造出候选模型中回归参数的加权分位数......
随着大数据时代的迅速发展,人们面临着充斥冗余信息且结构复杂的数据,这使得传统统计估计模型和理论不再拥有良好的应用表现。稀疏......
在计量经济学中,许多统计学家和经济学家开始研究模型不确定性下的参数估计,其中受欢迎的两种方法是模型选择和模型平均。在模型选......
如今众多学者致力于利用统计学和机器学习方法从互联网的海量数据中挖掘有效信息。“碎片化数据”在许多领域变得越来越常见:数据......
学位
模型平均是在模型选择的基础上发展起来的,近年来得到了广泛的应用。模型平均能够降低回归估计的风险,对多个候选模型的组合提供了......
在大数据时代,深度学习在图像分类、语音识别、机器翻译等多种任务上取得了令人满意的表现,这与数据的规模、质量息息相关,更多高......
模型选择是统计学重要的研究方向之一,并在计量经济学,金融学等领域有着重要的应用.为了避免模型选择过程的不确定性,以及存在选择......
伴随着科学技术的高速发展以及数据搜集能力的不断提升,超高维数据日益频繁地出现在大众的视野中。由于数据量过于庞大,对超高维数......
变量选择是数据建模的一个基本问题.近些年来,涌现了许多比较成功的变量选择和系数估计同时进行的惩罚或约束的回归方法.Nonnegati......
岭回归是一种常用的用于克服多重共线性的压缩估计方法.文章在存在异方差的背景下,考察了组合不同岭参数下岭估计量的模型平均方法......
在统计分析中,数据缺失的现象非常普遍,例如在临床实验、社会调查、工业试验等领域,由于被调查者拒绝回答或实验结果记录不完整等......
Hansen在2007年首次提出了马洛斯模型平均(Mallows Model Averaging,MMA)的方法,它是通过最小化马洛斯准则来计算每个模型的权重。......
随着经济高速发展的今天,经济数据越来越复杂,经济指标越来越宽广,一方面传统的通货膨胀预测模型很难处理含有成百上千变量的数据......
模型平均作为变量选择(或模型选择)的一种替代方法,近年来受到广泛关注。模型平均通常降低了回归估计中的风险,对多个模型的“投注......
统计学是一门收集数据、分析数据和解释数据的学科.当实际工作者获取了一组数据后,可以利用统计学工具拟合出众多模型,但如何寻找......
Meta分析(也称荟萃分析或整合分析)是对某种特定科学问题的不同研究结果进行合并评价的一种统计方法.本文着重探讨Meta分析中的模......
已有的关于模型平均估计渐近分布理论的研究多是基于局部误设定的假设,Hjort和Claeskens (2003)是其中最著名的文章之一.虽然利用......
使用多元序列的Jackknife模型平均(JMA)方法平均向量自回归模型,并将该方法用于预测中国六大港口的集装箱吞吐量.由于JMA方法在自......
针对目前的动态贝叶斯网络主要用于时间序列的因果分析和分类预测,缺少将动态贝叶斯网络用于回归计算方面研究的情况,结合随机树生......
贝叶斯网络的结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,能从大量数据中寻找隐含的概率依赖关系和知识表达模型,对复杂......
频率模型平均估计近年来受到了较大的关注，但对有测量误差的观测数据尚未见到任何研究．文章主要考虑了线性测量误差模型的平均估计问......
金融数据分析主要是围绕描述性与预测性这两大任务进行的,其中描述性任务主要根据一些多元统计分析方法描述数据集中关系特征,而预......
近年来,我国房地产市场持续发展,住房价格也随之上涨,房地产价格已成为衡量我国房地产市场健康稳定的重要指标。人们对房地产价格......
本文通过研究资产价格对数收益率服从的杠杆随机波动率(SVL)模型,进而研究固定汇率制度下双币种期权的定价问题.鉴于SVL模型中波动......
本文主要研究了稳健频率模型平均与半参数回归模型的估计问题.第二章到第四章,分别研究了分位数回归模型、秩回归模型、M估计的模......
文章对河南省粮食产量预测方法进行研究.针对河南省粮食产量时间序列表现出的时间趋势性、气象变化敏感性、事件影响敏感性的特点,......
卷积神经网络(CNN)是深度学习的一种,已经成为图像处理和识别方面的研究热门。它的权重共享特点可以明显降低网络结构的繁琐程度,......
本文基于股票收益率数据,研究房地产板块中的某公司股票与其他地产股之间的关系,以构造预测该股票的理想模型。主要采用的方法为逐......
在过去的二十年中,模型平均因其良好的预测性质受到了大量的关注,而且被广泛应用于计量经济学、社会科学和医学研究等许多领域。尽......
部分函数线性模型是一种被广泛研究和应用的模型，其响应变量与一般的随机变量有关，也与函数型的随机变量有关．文章首先利用传统的谱分......
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模型平均方法为近年理论计量经济学研究的重要问题.本文以模型平均方法的理论扩展为研究目标,给出了GARCH族的模型平均估计量,并构......
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债务违约互换,又称信用违约互换(CDS),作为一种常用的风险转移工具,在资产证券化以及风险控制的角度发挥了重要的作用,尽管CDS的发......
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探究了在响应变量随机缺失情形下部分线性变系数模型的模型选择和模型平均问题.基于借补方法和Profile最小二乘技术,建立了局部误......
预测是重要的统计学数据分析任务之一,广泛运用的参数模型对数据的分布以及数据之间的相互关系有较强的假设,而非参数模型在涉及多......
本文在线性模型下讨论了兴趣参数的模型选择与模型平均问题。首先利用最小二乘方法估计子模型下回归系数，进而推导回归系数和兴趣参......
针对深度卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题,提出一种基于Dropout改进CNN的模型预测平均方法。首先,训练阶段在池化层引入Dropout,......
期刊
研究响应变量随机缺失下线性模型的模型平均问题.首先利用拟似然估计给出倾向得分函数的未知参数的估计,基于扩张的逆概率加权和最......
文章在比较不同模型平均预测估计量性质的基础上，通过建立AR、货币数量论与菲利普斯模型对我国通货膨胀率进行组合预测，实证结果表明......
本文研究了非线性GARCH族的模型平均估计方法,在备选模型集合包含拥有不同模型结构的非线性GARCH族的情况下,本文构建了非线性GARC......
模型平均方法是当代统计学和计量经济学界研究的国际前沿问题,在经济、金融、生物、医学等领域有着广泛的应用前景。本文着重介绍......
近年来,随着高维问题研究的深入,模型选择的重要性更加凸显,但是因为模型选择存在不确定性,所以根据所选择的“最优模型”进行预测......
当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提......
