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均值函数相等检验及在高频股指收益率中应用
1
作者 李气芳 黄宝坤 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期176-180,共5页
针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有... 针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有独立同分布和相依条件下的检验方法进行比较。模特卡罗模拟结果表明,相比于现有检验方法,文中所提改进方法的检验水平与显著性水平更接近,而检验功效更高。实例分析结果表明,2018年沪深300和上证180股指1分钟和5分钟累积收益率的均值函数相等,即这两个金融市场的投资收益水平相当。 展开更多
关键词 相依函数型数据 均值函数相等检验 长期协方差函数 累积收益率
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采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用
2
作者 苏梽芳 周煜 李气芳 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第4期544-552,共9页
提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:... 提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果. 展开更多
关键词 部分相依函数型线性模型 长期协方差函数 相依函数型数据 最小二乘支持向量机
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相依条件下部分函数线性回归模型估计方法研究
3
作者 李气芳 苏梽芳 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期904-918,共15页
部分函数线性回归模型是指因变量为标量、自变量包含标量和函数型变量的混合数据回归模型.现有的部分函数线性回归模型估计方法,假设函数型变量服从独立同分布,这与金融等领域函数型时间序列数据的相依特征不符.本文首先针对具有相依特... 部分函数线性回归模型是指因变量为标量、自变量包含标量和函数型变量的混合数据回归模型.现有的部分函数线性回归模型估计方法,假设函数型变量服从独立同分布,这与金融等领域函数型时间序列数据的相依特征不符.本文首先针对具有相依特征的函数型数据提出两种数据驱动的函数主成分表示方法,然后对模型中的回归系数函数进行正则化表示,最后把部分函数线性回归模型的估计转化为多元线性回归模型的估计.蒙特卡洛模拟结果表明,文中所提方法的参数估计误差较小、样本外预测精度较高;实例分析也表明文中所提方法在股票预测上的有效性. 展开更多
关键词 部分函数线性回归模型 相依函数型数据 长期协方差函数 残差协方差函数
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相依函数型数据的均值检验改进方法及应用
4
作者 李气芳 苏梽芳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2022年第14期20-24,共5页
函数均值检验一般先用基于函数主成分的K-L展开式进行拟合表示,再进行均值检验。当金融等领域的函数型数据具有相依特征时,样本协方差函数不再是总体协方差函数的一致估计量,导致函数主成分计算有偏误,均值检验不准确。鉴于此,文章提出... 函数均值检验一般先用基于函数主成分的K-L展开式进行拟合表示,再进行均值检验。当金融等领域的函数型数据具有相依特征时,样本协方差函数不再是总体协方差函数的一致估计量,导致函数主成分计算有偏误,均值检验不准确。鉴于此,文章提出先计算相依函数型数据的长期协方差函数以得到更加准确的函数主成分,再估计相依函数主成分得分序列的长期协方差,并代入均值检验统计量进行改进。数值模拟结果表明所提方法的检验水平与名义水平更接近,检验功效比现有方法更高。实例分析结果表明所提方法对均值检验的识别能力更强。 展开更多
关键词 均值检验 相依函数型数据 长期协方差函数
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基于无截断Bartlett核估计的函数重构方法及其应用
5
作者 李气芳 苏梽芳 马翠 《闽南师范大学学报（自然科学版）》 2021年第2期1-6,共6页
把基于无截断Bartlett核的长期协方差估计方法推广到函数型数据情形,提出基于无截断Bartlett核的函数重构方法,并通过两种Monte Carlo模拟和2018年沪深300高频数据进行了对比分析.数值模拟和实例分析均表明,文中所提方法的函数重构误差... 把基于无截断Bartlett核的长期协方差估计方法推广到函数型数据情形,提出基于无截断Bartlett核的函数重构方法,并通过两种Monte Carlo模拟和2018年沪深300高频数据进行了对比分析.数值模拟和实例分析均表明,文中所提方法的函数重构误差最小,具有一定的稳健性和有效性. 展开更多
关键词 函数主成分 函数重构 长期协方差函数 无截断Bartlett核
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