中央高校基本科研业务费专项资金(10XNL007)
- 作品数：6 被引量：21H指数：3
- 相关作者：张波方国斌魏秋萍张景肖姜玉霞更多>>
- 相关机构：中国人民大学安徽财经大学惠州学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 支持向量回归特征提取的ARMA准则——中国社会消费品零售总额预测的实证研究被引量：2
- 2012年
- 根据统计学习理论,针对局部灰色支持向量回归方法,提出了单变量经济时间序列预测特征提取的ARMA准则。对中国社会消费品零售总额的试验结果表明:ARMA准则能客观准确地实现特征提取,获得较高的预测精度。
- 蒋辉张波
- 关键词：支持向量特征提取经济预测
- 基于两阶段思想处理拒绝推断的信用评分模型被引量：4
- 2012年
- 本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型这两种新的两阶段方法来处理信用评分模型中的拒绝推断问题。经过实证分析发现,应用这两种方法可以得到很理想的结果。另外根据本文的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型是比较有效的拒绝推断方法。
- 张景肖魏秋萍姜玉霞张波
- 关键词：信用评分模型
- 信用评分模型中稀有事件特殊采样处理方法探讨被引量：4
- 2012年
- 信用评分模型的建模样本是由坏客户这一稀有事件和好客户这一大众事件组成的不平衡数据,故从模型残差的方差这一角度刻画稀有事件识别的难度,借鉴机器学习领域处理不平衡数据的方法,对建模样本中的稀有事件做特殊采样处理然后再建模,并证明对建模样本做特殊采样处理后必须用经验公式校正样本偏差。实证分析表明这是提高信用评分模型准确性的有效方法。
- 张景肖魏秋萍张波
- 关键词：信用评分模型不平衡数据
- 高维面板数据降维与变量选择方法研究被引量：5
- 2012年
- 从介绍高维面板数据的一般特征入手,在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时,主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型;对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评;针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。
- 张波方国斌
- 关键词：高维面板数据降维
- 基于改进ICA模型的高维波动率估计被引量：3
- 2017年
- 本文对IC-GARCH模型进行改进,放宽了ICA关于独立成分是IID的假设,考虑独立成分为ARMA模型的平稳过程,提出了基于自相关结构的IC-GARCH估计方法,并给出了估计量的理论性质和计算效率较高的迭代估计算法。最后,对改进方法进行了模拟和实证分析,结果表明本文提出的模型能够使多元GARCH模型应用于高维金融数据,并大大提高了金融资产收益波动率的估计精度。
- 赵丽丽张波
- 关键词：波动率ICA
- 金融资产配置中的因子面板随机波动模型研究被引量：3
- 2014年
- 本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不可观测因素通过对随机误差项进行因子分解予以体现。由于面板数据随机波动模型包含均值方程和波动方程,而且潜在因子和解释变量之间存在一定的相关关系。本文采用基于贝叶斯估计的MCMC算法对因子面板数据随机波动模型的高维参数进行估计,讨论了其中的先验和后验分布的设定。最后运用中国股票市场数据对资产价格的影响因素进行了分析,其结果可以应用于金融资产配置中。
- 方国斌张波
- 关键词：资产配置面板数据随机波动模型
