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基于函数型期望分位数回归森林模型的AQI预测
1
作者
陈慧琪
凌能祥
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第6期823-827,共5页
文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预...
文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预测区间中,期望分位数回归森林模型表现出较好的预测结果,体现出函数型数据与随机森林模型相结合的优势。
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关键词
函数型数据
期望分位数回归
随机森林
非参数
回归
空气质量指数(AQI)
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职称材料
基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量
被引量：
5
2
作者
钟山
傅强
《预测》
CSSCI
北大核心
2014年第3期40-44,共5页
次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自...
次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自回归期望分位数模型(CARE),并以此来计算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市场风险。通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现:CARE模型在对金融收益序列的VaR估计和预测方面,明显优于风险管理实务界主流的RiskMetrics模型,也优于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。
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关键词
条件自
回归
期望
分
位数
模型
非对称最小二乘法
动态
分
位数
检验
自举检验
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职称材料
基于Lasso-Expectile行业系统性风险测度
被引量：
3
3
作者
杨文华
卢露
周凯
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第16期151-154,共4页
文章以我国沪深300指数27个三级行业指数为研究对象,使用Lasso-Expectile模型测度我国行业系统性风险。结果表明:行业间的实际风险同时受个体风险和边际风险系数的影响,风险低的三级子行业其风险溢出效应不一定小;非金融部门中地产对整...
文章以我国沪深300指数27个三级行业指数为研究对象,使用Lasso-Expectile模型测度我国行业系统性风险。结果表明:行业间的实际风险同时受个体风险和边际风险系数的影响,风险低的三级子行业其风险溢出效应不一定小;非金融部门中地产对整个经济金融系统的风险影响最大,而金融部门中综合金融行业表现出较强的网络中心性。
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关键词
行业系统性风险
Lasso
两步
期望分位数回归
网络拓扑结构
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职称材料
题名
基于函数型期望分位数回归森林模型的AQI预测
1
作者
陈慧琪
凌能祥
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第6期823-827,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(72071068)。
文摘
文章将函数型数据分析和期望分位数回归森林(expectile regression forest,ERF)模型相结合,分析了合肥市2015-2022年空气质量,并利用函数型ERF模型对空气质量指数(air quality index,AQI)进行预测。研究结果表明,大部分真实值均落在预测区间中,期望分位数回归森林模型表现出较好的预测结果,体现出函数型数据与随机森林模型相结合的优势。
关键词
函数型数据
期望分位数回归
随机森林
非参数
回归
空气质量指数(AQI)
Keywords
functional data
expectile regression
random forest
non-parametric regression
air quality index(AQI)
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量
被引量：
5
2
作者
钟山
傅强
机构
重庆大学经济与工商管理学院
出处
《预测》
CSSCI
北大核心
2014年第3期40-44,共5页
基金
教育部博士点基金资助项目(20100191110033)
文摘
次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自回归期望分位数模型(CARE),并以此来计算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市场风险。通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现:CARE模型在对金融收益序列的VaR估计和预测方面,明显优于风险管理实务界主流的RiskMetrics模型,也优于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。
关键词
条件自
回归
期望
分
位数
模型
非对称最小二乘法
动态
分
位数
检验
自举检验
Keywords
Conditional Autoregressive Expeetile models（CARE）
Asymmetric Least Squares（ALS）
dynamic quantiletest
bootstrap test
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于Lasso-Expectile行业系统性风险测度
被引量：
3
3
作者
杨文华
卢露
周凯
机构
南京大学博士后流动站
江苏银行
中国人民银行成都分行
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第16期151-154,共4页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目（19YJC790172）
中国博士后科学基金资助项目（2018M632273）
文摘
文章以我国沪深300指数27个三级行业指数为研究对象,使用Lasso-Expectile模型测度我国行业系统性风险。结果表明:行业间的实际风险同时受个体风险和边际风险系数的影响,风险低的三级子行业其风险溢出效应不一定小;非金融部门中地产对整个经济金融系统的风险影响最大,而金融部门中综合金融行业表现出较强的网络中心性。
关键词
行业系统性风险
Lasso
两步
期望分位数回归
网络拓扑结构
Keywords
industry systemic risk
Lasso
two-step expectile regression
network topology
分类号
F831 [经济管理—金融学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于函数型期望分位数回归森林模型的AQI预测
陈慧琪
凌能祥
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量
钟山
傅强
《预测》
CSSCI
北大核心
2014
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Lasso-Expectile行业系统性风险测度
杨文华
卢露
周凯
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
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