Panel模型中两步估计的优良性

本文研究Panel模型中未知参数的估计问题，给出了两步估计的协方差的准确表达式．用均方误差作为度量估计的优劣标准，我们建立了两步估计优于Within估计和最小二乘估计的充要条件．特别我们获得了两步估计优于Within估计的简单充分条件．一般说来，对于中等数量的样本容量，两步估计就优于Within估计，类似的结论对Between估计或最小二乘估计也成立．     

Bartlett分解与多元正态总体均值的广义推断

对多个正态总体均值的统计推断是一个古老而令人感兴趣的问题.本文利用样本协方差矩阵的Bartlett分解和广义p-值的概念给出一些关于均值的精确检验.模拟显示这些检验比已有的检验有更高的功效.同时,还根据协方差矩阵的Bartlett分解和样本均值向量,得到一个分布和未知参数无关的统计量,用它可以对多个正态总体共同均值做精确检验.模拟显示,这些检验犯第一错误的概率小于显著性水平,而且有更高的检验功效.     

混合模型中方差分量估计的容许性及非负估计

对含有两个方差分量的线性混合模型, 本文构造了方差分量的一个线性估计类, 它包含许多常见的方差分量估计. 在这个类中我们建立了容许性的必要条件, 据此得到了两个新的改进估计. 最后我们讨论了方差分量的非负估计, 得到了优于方差分析估计和Tatsuya估计的正估计.     

基于GARCH模型的波罗的海干散货运价指数预测北大核心

为准确地把握波罗的海干散货运价指数(BDI)的变化趋势,选用一阶对数差分方法,对近期BDI日收益率序列的基本统计量特征进行了分析,验证了BDI日收益率序列的"尖峰厚尾"及波动的集聚性等特征,并进一步运用GARCH(1,1)模型,分析了其波动的持续性和滞后性.在此基础上,基于GARCH模型构造了预测的方法步骤,经优化调整滞后期对BDI日收益率进行了预测,最后,通过将BDI对数日收益率序列还原为指数序列,对BDI进行了预测,实证分析结果验证了模型及方法的适用性和有效性.     

广义p-值与panel数据模型的精确检验

在panel模型中,如果方差分量已知,对回归系数的检验,存在一致最优功效检验.但往往方差分量未知,这时采用的方法就是用它们的估计代替它们.不同的方差分量的估计,就得到不同的检验统计量.这些检验统计量的分布都是未知的,在小样本情况下,很难控制它们的检验水平.本文采用广义p值的方法,给出了一种精确的检验.模拟结果显示,这种检验能很好的控制检验水平,并且有更高的检验功效.同时,本文利用广义置信域的方法给出了回归系数的广义置信球.     

基于BEKK方差模型的干散货航运市场间波动溢出效应分析

针对灵便型、巴拿马型和海岬型干散货航运市场间的互动关系问题,选取波罗的海干散货运价指数,应用多元广义自回归条件异方差中的BEKK方差分析模型,研究了干散货航运市场间的波动溢出效应.发现海岬型干散货航运市场对灵便型和巴拿马型干散货航运市场存在波动溢出效应,而灵便型和巴拿马型干散货航运市场对海岬型干散货航运市场不存在波动溢出效应,灵便型干散货航运市场和巴拿马型干散货航运市场之间存在双向波动溢出效应,Wald检验验证了上述结论的正确性.从而可为航运经营者规避干散货航运市场波动风险提供决策参考.     

线性混合模型中方差分量的估计与QR分解

在线性混合模型中, 极大似然估计是一种很重要的估计方法, 但是它常常需要通过迭代求解. 应用设计阵的QR分解, 可以把设计阵变换成上三角矩阵. 这样可以降低参与迭代运算的矩阵的阶数, 还可以减少参与运算的数据量, 从而提高运算的速度. 本文讨论了QR分解在EM算法中的应用, 并用模拟的方法验证了QR分解可以极大的提高运算的速度. 本文同时讨论了QR分解在另外一种估计方法, 即ANOVA估计中的应用.     

线性混合模型中方差分量的ANOVA估计的改进

讨论了在含三个方差分量的线性混合模型中,在均方误差意义下,方差分量的方差分析估计的改进,并把这一结果推广到一般的线性混合模型上,得到一个改进方差分析估计的简单方法.