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投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型 被引量:3
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作者 任仙玲 吕玉卓 邓磊 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第5期197-203,共7页
从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理,对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据,构造日内投资者高频情绪指数,在分位数Granger因果关系检验的基础上,构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析... 从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理,对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据,构造日内投资者高频情绪指数,在分位数Granger因果关系检验的基础上,构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析,探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明:(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性,悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢;(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同;(3)在相同市场状态下,情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异,投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点,中位点最弱。 展开更多
关键词 投资者高频情绪 股市成交量 位数Granger因果关系检验 分位数向量自回归模型 脉冲响应
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空间分位数自回归模型中的内分位点压缩技术
2
作者 董平 张日权 《应用概率统计》 北大核心 2025年第2期197-222,共26页
为处理空间相依数据中不同分位数水平下的特定效应,空间分位数自回归(SQAR)模型应运而生.传统的分位数回归模型更注重于不同分位数下回归系数的估计,往往忽略对条件分位数回归模型的全局判断.如果采用传统的Wald多重检验方法判断分位数... 为处理空间相依数据中不同分位数水平下的特定效应,空间分位数自回归(SQAR)模型应运而生.传统的分位数回归模型更注重于不同分位数下回归系数的估计,往往忽略对条件分位数回归模型的全局判断.如果采用传统的Wald多重检验方法判断分位数模型系数的差异性,不仅会增加计算负担,而且会带来更高的错误发现率(FDR).为此,我们将参数估计和差异检验转化为惩罚问题,基于工具变量和内分点压缩技术提出一种两阶段内分位点估计方法,包括融合自适应性LASSO(FAL)估计器和融合自适应性最大范数(FAS)估计器.该估计方法可以借助工具变量消除自回归模型带来的内生性,并且在不同分位数水平下,借助惩罚正则项对无显著差异的分位数参数进行适当地压缩合并.可以说,该方法能够在判断内分位点是否存在显著差异的同时完成参数估计,使得整个估计过程高效完成.本文给出FAL和FAS估计量的Oracle性质,并通过大量的蒙特卡洛模拟试验以及对犯罪数据集的分析验证了两阶段内分位点估计方法的有效性. 展开更多
关键词 空间位数自回归模型 位点 工具变量 FAL FAS
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空间自回归部分线性变系数分位数回归模型的广义矩估计及应用
3
作者 丁飞鹏 《统计研究》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页
本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳... 本文结合B样条函数、工具变量法、局部近似平滑法和广义矩估计,提出一种新的关于空间自回归部分线性变系数分位数回归模型估计方法。该方法的特点为,一是迭代收敛速度更快,运行效率更高,且易于实施;二是所得估计量具有较高的有效性和稳健性;三是具有较强的异方差处理能力。在特定正则条件下,本文进一步推导上述新方法的大样本性质,并采用MonteCarlo模拟评价新方法在有限样本下的表现。结果显示,在不同空间邻接矩阵、不同空间相关度及不同分位数下,新方法的表现稳健;与现有估计方法相比,新方法的综合表现具有一定的优越性。最后,在我国290个城市的碳排放影响因素实证分析中,所述模型和新方法均能有效地捕捉到各影响因素对碳排放的线性或非线性影响。 展开更多
关键词 位数回归 空间自回归模型 线性变系数模型
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双删失纵向数据的复合Tobit分位数亚组分析回归方法
4
作者 王占锋 王静瑶 +1 位作者 吴耀华 明瑞星 《数学物理学报(A辑)》 北大核心 2025年第3期902-918,共17页
临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成... 临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成双删失数据.文章构建阈值纵向Tobit复合分位数回归模型来研究治疗敏感亚组识别问题,以增强治疗敏感亚组的识别效果.对于模型的参数,借鉴交替乘子算法的思想,建立计算参数估计量的方法;并使用随机加权方法计算估计量的方差.在一些正则条件下,证明了参数估计量是相合的.数值模拟研究表明文章的方法相较于单分位数回归方法更加有效,并且验证了随机加权方法估计参数估计量方差的可行性.最后,分析了直肠癌症试验组CO.17数据,识别出根据年龄划分的治疗敏感亚组. 展开更多
关键词 双删失数据 纵向数据 随机加权 Tobit模型 阈值回归 复合位数回归 亚组
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分位数向量自回归分布滞后模型及脉冲响应分析 被引量:8
5
作者 许启发 刘曦 +1 位作者 蒋翠侠 虞克明 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期472-487,共16页
为研究多个时间序列条件分位数之间的关联关系,将向量自回归分布滞后模型扩展到分位数体系下,提出了分位数向量自回归分布滞后模型:QVARDL(p, q),给出其数学表示、参数估计、滞后阶数选择、脉冲响应分析等一整套建模方法.选取世界范围... 为研究多个时间序列条件分位数之间的关联关系,将向量自回归分布滞后模型扩展到分位数体系下,提出了分位数向量自回归分布滞后模型:QVARDL(p, q),给出其数学表示、参数估计、滞后阶数选择、脉冲响应分析等一整套建模方法.选取世界范围内主要国家(地区)资本市场作为研究对象,将建立的模型与方法应用于解释美国次贷危机的影响,结果表明:美国次贷危机在世界范围内产生了深远影响,但对不同国家(地区)的资本市场在影响程度、影响方式、响应时期等方面有着不同的表现.这一发现,有助于理解美国次贷危机的传播规律. 展开更多
关键词 位数自回归 位数向量自回归 位数脉冲响应 自回归布滞后 金融风险
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基于支持向量回归和分位数的雷达K分布海杂波形状参数估计方法 被引量:1
6
作者 薛健 孙孟玲 潘美艳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1399-1407,共9页
针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累... 针对传统的雷达K分布海杂波形状参数估计方法在异常样本存在情况下估计精度严重下降的问题,该文提出一种基于支持向量回归(SVR)和样本分位数比值的K分布海杂波形状参数估计方法。首先给定K分布杂波参数和分位数位置的值,根据K分布的累积分布函数计算样本分位数比值及其对数,然后建立以样本分位数比值对数为输入、待估计形状参数为输出的SVR模型,通过交叉验证确定SVR模型的超参数,最后训练SVR模型实现对K分布海杂波形状参数的稳健精确估计。仿真和实测雷达数据表明,所提方法的估计误差低于基于矩的估计方法的估计误差,并且与基于分位数的估计方法具有相近估计性能。此外,相比已有基于分位数的方法,所提方法的超参数容易确定,并且不依赖于查表。 展开更多
关键词 海杂波 K 参数估计 支持向量回归模型 样本位数
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部分线性变系数模型的贝叶斯复合分位数回归 被引量:1
7
作者 李灿 杨建波 李荣 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期117-129,共13页
部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算... 部分线性变系数模型由参数和非参数2部分组成,具有适应范围广和解释性强双重优点。针对该模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用复合非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯复合分位数回归,并基于Gibbs抽样算法推导出所有未知参数的后验分布,以获取参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯复合分位数回归与贝叶斯分位数回归、贝叶斯线性回归参数估计效果进行比较分析,结果显示:当误差服从非正态分布时,在均方误差准则下,贝叶斯复合分位数回归估计表现更优。基于上述3种方法对实例数据进行预测分析,结果表明:在平均绝对偏差和均方误差预测意义下,基于贝叶斯复合分位数回归的预测效果更好。 展开更多
关键词 线性变系数模型 B样条 贝叶斯复合位数回归 均方误差 Gibbs抽样算法
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分位数因子增广的分位数自回归分布滞后模型构建
8
作者 黄玉婷 傅德印 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第12期35-41,共7页
因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构... 因子增广回归是利用高维数据对宏观经济进行预测的重要方法。然而,均值回归框架下的因子模型和回归模型在面对异常值或厚尾分布时结果不够稳健。为此,文章在分位数回归框架下构建分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型,该模型通过构建分位数因子模型对高维数据进行降维,提取不同分位点的公共因子;进一步,利用提取出的公共因子和响应变量的滞后项构建分位数自回归分布滞后模型。数值模拟结果表明,在数据出现异常值或厚尾分布的情境下,分位数因子分析估计的均值因子和非均值因子更稳健,分位数因子增广回归的预测性能优于因子增广回归的预测性能,且分位数因子增广分位数自回归分布滞后模型的预测性能优于基准模型。 展开更多
关键词 位数因子 位数回归 因子增广回归 自回归布滞后模型
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多节点分位数回归模型在睡眠时间和抑郁程度研究中的应用
9
作者 潘璐璐 秦国友 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期650-653,共4页
目的介绍多节点分位数回归模型及其在睡眠时间和抑郁程度关联分析中的应用。方法基于NHANES数据库,使用R语言软件MultiKink包拟合多节点分位数回归模型,估计回归参数和节点位置并检验节点效应存在性。结果抑郁程度和睡眠时间存在显著的... 目的介绍多节点分位数回归模型及其在睡眠时间和抑郁程度关联分析中的应用。方法基于NHANES数据库,使用R语言软件MultiKink包拟合多节点分位数回归模型,估计回归参数和节点位置并检验节点效应存在性。结果抑郁程度和睡眠时间存在显著的非线性关系,7~8 h睡眠时间的抑郁程度最低,抑郁程度高分位数受睡眠时间的影响较低分位数更大。结论多节点分位数回归模型拟合效果好,适用性广泛,基于模型分析结果可以为高风险人群采取更有针对性的临床和公共卫生的干预提供建议。 展开更多
关键词 多节点位数回归模型 抑郁 睡眠时间
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考虑多前车位置及分位数速度差跟驰模型稳定性分析
10
作者 潘义勇 全勇俊 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第5期48-54,共7页
为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使... 为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使模型可以通过分位点的变换,在仿真过程中模拟不同驾驶风格的车辆。运用傅里叶变换理论推导出该模型的线性稳定性条件,并通过摄动法求得其修正Korteweg-de Vries(mKdV)方程的解,根据车头间距的扭结-反扭结解描述交通拥堵的变化情况。分析对比考虑不同因素的跟驰模型的稳定性临界曲线,为评估改进模型的有效性,搭建环形车道仿真平台并对改进模型进行数值实验。结果表明:在仿真实验中,随着分位点的增加,改进模型达到稳定状态的平均速度逐渐增加,车速分别为9.57、12.58、14.76 m/s;相比原模型,改进模型能够实现更少的位移波动,位移差最小为1.05 m;在混合模型实验中,随着激进驾驶风格车辆数量的增加,改进模型与多速度差模型相比,车队整体的平均速度达到12.42 m/s,位移波动能够达到稳定状态。 展开更多
关键词 交通工程 跟驰模型 多前车位置 位数回归 稳定性
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基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究 被引量:3
11
作者 程雯 武晓昱 +3 位作者 叶尔江·拜克吐尔汉 王娟 赵秀海 张春雨 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期28-39,共12页
【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长... 【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R^(2)值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,广义中位数回归预测能力得到进一步提高,R^(2)值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。(3)混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度,其中基础混合模型略优于广义混合模型,4个树种R^(2)值达到0.937、0.919、0.906和0.643,表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高,其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。 展开更多
关键词 位数回归 树高-胸径模型 混合效应模型 广义模型 针阔混交林
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基于支持向量分位数回归多期VaR测度 被引量:11
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作者 许启发 张金秀 蒋翠侠 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期202-214,共13页
为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证... 为实现VaR风险准确测度,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等金融市场典型特征,基于支持向量分位数回归模型,研究了VaR及其影响因素之间的线性及非线性依赖关系,给出了多期VaR风险测度方法,并将其与传统VaR风险测度方法进行了比较.选取上证指数、香港恒生指数和标准普尔500指数进行实证研究,VaR回测检验结果表明基于支持向量分位数回归模型的多期VaR风险测度在样本内与样本外都有良好的表现. 展开更多
关键词 多期VaR 位数回归 支持向量回归 GARCH模型
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基于实时电价与支持向量分位数回归的短期电力负荷概率密度预测方法 被引量:62
13
作者 何耀耀 刘瑞 撖奥洋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期768-775,共8页
智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时... 智能电网环境下,实时电价对用户用电模式的影响较大,为了提高考虑实时电价的短期电力负荷预测精度,更好地反映电力负荷的不确定性。提出了支持向量分位数回归方法,通过引入松弛变量构造Lagrange函数,得出不同分位点下的未来一天任意时刻电力负荷的预测结果。同时采用Epanechnikov核函数,将SVQR与核密度估计相结合,进行短期电力负荷概率密度预测,可得到未来负荷准确的波动范围。以新加坡的历史负荷和实时电价数据为例,进行短期电力负荷概率密度预测,结果表明该方法能够较好地解决考虑实时电价的短期电力负荷概率密度预测问题。 展开更多
关键词 智能电网 支持向量位数回归 实时电价 概率密度预测 核密度估计
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面板向量分位数回归及其在居民消费行为研究中的应用 被引量:7
14
作者 吴鑑洪 赵卫亚 谢祺 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第6期91-97,共7页
本文通过引入工具变量,对面板向量分位数回归的参数估计问题进行了研究。蒙特卡洛模拟结果显示,相比分位数回归固定效应估计方法,工具变量估计方法在时间长度相对较短时能有效地减少参数估计的偏误,降低均方根误差,从而提高参数估计的... 本文通过引入工具变量,对面板向量分位数回归的参数估计问题进行了研究。蒙特卡洛模拟结果显示,相比分位数回归固定效应估计方法,工具变量估计方法在时间长度相对较短时能有效地减少参数估计的偏误,降低均方根误差,从而提高参数估计的精确度。然后,利用提出的面板向量分位数回归方法对我国城镇居民生存资料与发展、享受资料消费之间的关系进行了分析。 展开更多
关键词 位数回归 面板向量自回归模型 固定效应 工具变量
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基于分位数回归的马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型 被引量:8
15
作者 孙拥康 汤景明 王怡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期18-25,共8页
【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省... 【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省林科院九峰试验林场马尾松青冈栎混交林为研究对象,利用模型优选法确定出最优基础模型,并在此基础上,通过引入树种哑变量和分位数回归方法,构建不同树种不同分位点的树高-胸径分位数回归模型,选取平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、T检验对不同模型进行对比分析。【结果】1)选取的6个代表性非线性树高曲线模型中,Richard模型综合表现最好,确定为最优基础模型。2)除个别分位点外,分位数回归模型整体拟合结果和预测能力优于哑变量模型和基础模型;马尾松和青冈栎最优分位数回归模型分别为τ=0.5和τ=0.7时;相同立地条件下,青冈栎生长势高于马尾松。3)模型独立检验结果表明分位数回归模型在描述树高曲线分布范围、变化规律以及稳健性上优于哑变量模型和基础模型。【结论】分位数回归方法在模拟混交林树高-胸径关系上表现出了较好的预测效果,将其应用到混交林或天然林树高-胸径关系等的研究中是一个可行思路。鉴于研究样本数据还较有限,兼顾数据整体和个体关联性的方法还有待进一步研究。 展开更多
关键词 位数回归 马尾松 青冈栎 混交林 树高-胸径模型
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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:10
16
作者 李乃医 李永明 韦盛学 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第1期97-99,共3页
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。
关键词 缺失数据 光滑经验似然 非线性位数回归模型 置信区域
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通货膨胀持久性及其非对称性研究--基于分位数自回归模型 被引量:8
17
作者 陈雄强 张晓峒 张庆昌 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2013年第3期10-18,共9页
本文运用分位数自回归模型研究中国通胀率的持久性及其非对称性特征。研究结果表明,中国通胀率具有高持久性,从通胀率条件分布的低分位数到高分位数,持久性不断增强。基于不同分位数的单位根检验结果显示,中国的通胀持久性具有非对称性... 本文运用分位数自回归模型研究中国通胀率的持久性及其非对称性特征。研究结果表明,中国通胀率具有高持久性,从通胀率条件分布的低分位数到高分位数,持久性不断增强。基于不同分位数的单位根检验结果显示,中国的通胀持久性具有非对称性,即在受到负向冲击或减速通胀状态下,通胀率序列往往服从平稳自回归过程;而在受到正向冲击或加速通胀状态下,通胀率序列通常服从单位根过程。分位数自回归模型可以有效区分通胀率波动路径中的平稳点和非平稳点。据此,央行可以构建预警机制,以对通胀率的波动进行实时监测和调控。 展开更多
关键词 通货膨胀率 通胀持久性 非对称性 位数自回归模型
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基于大数据结构方程模型及分位数回归的用户需求响应分析 被引量:7
18
作者 李峰 陈松波 +3 位作者 顾洁 时亚军 金之俭 彭虹桥 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第3期120-128,共9页
研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方... 研究用户用电行为是电力公司把握市场动态、提供差异化服务的基础。传统的用电行为分析大多基于用户电表信息制定电价及需求响应机制,对用户的基本信息及反馈意见等缺乏深度挖掘,该文提出一种基于多维用户信息的用户需求响应电量分析方法,针对用户数据规模大、维度高的特点,采用均值处理压缩数据规模;通过Kendall系数及结构方程模型分别对用户需求响应电量与用户的基本信息进行相关性分析,分别得到用户需求响应关联因素的直接影响路径及结构影响路径;基于此,利用分位数回归模型对新增用户的需求响应电量进行概率预测。算例分析表明:用户的需求响应电量与基本信息之间存在结构影响路径;通过对用户需求响应电量的概率预测,能较好地把握用户需求响应电量的分布,为电力公司制定需求响应机制及精细化服务提供指导。 展开更多
关键词 用户需求响应电量 结构方程模型 位数回归 Kendall相关系数 结构影响路径 概率预测
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基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型 被引量:13
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作者 王君杰 夏宛琦 姜立春 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期24-32,40,共10页
【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归... 【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.0286),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。 展开更多
关键词 位数回归 哑变量 兴安落叶松 树高-胸径模型
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上市公司价值创造能力异质性——基于二元选择分位数回归模型的研究 被引量:2
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作者 阮素梅 丁忠明 +1 位作者 刘银国 杨善林 《经济理论与经济管理》 CSSCI 北大核心 2014年第1期75-86,共12页
为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一... 为解释公司价值创造能力异质性表现,建立二元选择模型,分别采用均值回归与分位数回归两个分析方法,讨论了所有制性质、股权制衡度、公司规模等对上市公司价值创造能力的异质影响方式。一方面,通过分位回归系数,揭示其异质影响模式;另一方面,通过概率水平预测,揭示其异质影响程度。本文以中国A股上市公司2009—2011年三个年度数据作为研究对象进行实证研究,取得了稳健的实证结果。结果表明:这三类因素都显著影响公司价值创造能力,但影响方式呈现出异质性,表现为在价值创造能力的上尾部与下尾部都有较大的回归系数,意味着需要特别关注那些价值创造能力层次较高和较低的公司,可以采取"抓两头,促中间"的公司治理策略;各因素对公司价值创造为正的可能性影响程度表现为"折线型、台阶式",意味着只有当各因素取值累积到一定程度时,该可能性才会发生变化,而这一变化对公司规模最为敏感,表明要想实现价值创造能力的提升,公司需要进行各因素的积累与准备。 展开更多
关键词 价值创造 所有制 股权制衡度 异质性 位数回归 二元选择模型
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