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缺失数据下非线性分位数回归模型的光滑经验似然推断被引量：9: 2015年; 利用光滑经验似然方法,讨论了缺失数据下非线性分位数回归模型的回归系数的经验似然置信区域。; 李乃医李永明韦盛学; 关键词：缺失数据

基于投资者情绪的市场均值-方差关系研究被引量：10: 2015年; 本文应用带有GARCH效应的门限模型,研究了投资者情绪对市场均值-方差关系的影响。实证结果表明,市场均值-方差关系受投资者情绪的影响存在一个转变机制。当市场情绪落入低迷期,均值-方差的关系负相关;当投资者情绪进入到复苏期或高涨期时,两者关系是显著正相关,而且当期情绪的这种作用还会影响到下期的市场。同时发现股市政策性变化会引起情绪波动。; 宋泽芳李元; 关键词：投资者情绪门限模型

A linear varying coefficient ARCH-M model with a latent variable被引量：4: 2016年; Motivated by the psychological factor of time-varying risk-return relationship, this paper studies a linear varying coefficient ARCH-M model with a latent variable. Due to the unobservable property of the latent variable, a corrected likelihood method is employed for parametric estimation. Estimators are proved to be consistent and asymptotically normal under certain regularity conditions. A simple test statistic is also proposed for testing latent variable effect. Simulation results confirm that the proposed estimators and test perform well.The model is further applied to examine whether the risk-return relationship depends on investor's sentiment in American Market and some explainable results are obtained.; SONG ZeFangZHANG XingFaLI YuanXIONG Qiang; 关键词：变系数统计测试正则性条件

一类GARCH-M模型的拟极大指数似然估计被引量：3: 2016年; 由于可以用来刻画金融市场波动与收益之间的关系,GARCH-M模型自提出之后,就受到了广泛的研究.关于GARCH-M模型,传统的估计方法大多是基于拟极大似然估计.然而这类方法通常对矩条件的要求比较高,而实际数据未必能够满足这些条件.因此研究如何在较弱的矩条件下来估计GARCH-M模型就有一定的实际意义.本文研究了一类特殊的GARCHM模型.与传统GARCH-M模型不同的地方在于该类模型的条件方差决定于可观测的序列.通过拟极大指数似然估计的方法给出了模型参数的局部估计.在较弱的矩条件下给出了估计的渐近正态性证明.文章给出的模拟和实证研究表明该估计方法表现很好,有一定的应用价值.; 张兴发李元; 关键词：GARCH-M模型渐近正态性

我国环境污染的主要影响因素分析被引量：3: 2014年; 文章运用2000～2008年我国省级面板数据，通过贝叶斯平均估计方法分析我国环境污染的EKC曲线及其主要影响因素。实证研究表明，我国工业废气、废水和二氧化硫曲线呈倒“U”型，主要影响因素包括经济发展水平、产业结构、能源利用率、科技教育水平和政府环保管制等。指出提升经济发展质量、优化产业结构、增加科技经费支出、提高教育水平和能源利用率、增强污染治理执法力度等是实现我国经济与环境的可持续协调发展的重要保障。; 蔡风景李元; 关键词：环境污染影响因素

一类GARCH-M模型的遍历性研究（英文）被引量：1: 2015年; 针对Christensen等(2012)提出的一类GARCH-M模型,本文对该模型的遍历性进行了研究.通过对模型的条件均值函数和CARCH方程的参数加以适当的约束条件,模型的几何遍历性可以得到证明.本文的结果可以运用到一些常见GARCH-M模型的条件均值上去.; 张兴发李元; 关键词：遍历性 GARCH-M模型

格兰杰因果图模型及其在股市信息传导中的应用: 2014年; 利用格兰杰因果图表示多维时间序列变量间的因果关系,图中的点表示时间序列分量的点过程,图中的有向边反映序列间的格兰杰因果关系,无向边表示即期因果关系。利用部分定向相干技术研究了格兰杰因果图结构的识别问题,数值模拟表明该方法是有效的。将格兰杰因果图及识别方法应用于国际股票市场分析主要股指的信息流动,结果表明美国和香港股市在信息传导中起着重要作用,中国与国际主要股票市场的直接信息传导较弱,国际股市在信息流动中存在一定的区域效应。; 蔡风景崔玉峰李元; 关键词：股票市场

基于DAG的Pair-Copula分解方法及其在股市相关性中的应用: 2014年; 采用图形建模工具中的有向非循环图(DAG)方法对高维随机变量进行Pair-Copula分解,并提出非正态的PC算法对DAG进行识别,最后应用于国际股市分析主要股指的尾部相依结构。数值模拟表明,若变量不服从椭圆分布,新的非正态PC算法要优于传统的PC算法。经AR(1)-GARCH(1,1)模型过滤后的残差DAG分析,股市信息流动具有明显的区域效应,欧洲股市主要通过美国与美洲其它股指存在信息传导。英国和香港是欧洲和亚洲股市信息联系的纽带,中国内地只与香港存在直接的信息流动。基于SJC-Copula实证结果表明,欧洲德国和英国股市间的尾部相关性较强,亚洲股市间下尾相关系数要大于上尾,不同区域联结股市间的上尾相关性强于下尾。; 蔡风景李元; 关键词：DAG COPULA函数

GARCH-M模型参数的经验似然估计: 2014年; 本文研究了GARCH-M模型参数的统计推断问题.我们通过经验似然方法构造了模型参数的检验统计量,并证明了该统计量渐近眼从x^2分布.基于此统计量,我们应用截面似然方法进一步构造了市场相对风险厌恶δ的检验统计量,同时证明了该统计量仍然服从x^2分布.最后进行了数值模拟,模拟结果表明经验似然方法表现良好.; 李元蔡风景孙岩赵海清; 关键词：GARCH-M模型经验似然 X^2分布

变系数ARCH-M模型的ARCH效应检验被引量：4: 2016年; 本文考虑变系数ARCH—M模型,构造了非参数部分和参数部分的截面似然估计。基于估计的渐近性质,构造了Wald检验统计量来检验模型是否具有条件异方差性。数值模拟结果表明,所构造的估计和Wald统计量具有良好的有限样本性质。; 熊强李元; 关键词：条件异方差

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