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高维厚尾金融数据协方差阵的统计估计及应用被引量：2: 1; 作者刘丽萍《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第2期59-64,共6页; 近年来,关于高维协方差阵估计的研究大多是在正态分布的假定下进行的,少有研究考虑金融数据的厚尾特征对协方差阵估计的影响。在提出新方法估计厚尾金融海量数据协方差阵的基础上,先引入乔列斯基分解法,将复杂的协方差阵估计问题转化为... 展开更多; 关键词厚尾金融数据高维协方差阵乔列斯基分解法 RA-Lasso方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

大维数据的动态条件协方差阵的估计及其应用被引量：14: 2; 作者刘丽萍马丹白万平《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第6期105-112,共8页; 大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poet DCC)。poet DCC模型主要通过前K个主成分来... 展开更多; 关键词主成分门限方法主成分正交补门限DCC模型高维协方差阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用被引量：4: 3; 作者刘丽萍马丹唐晓彬《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第9期22-28,共7页; 高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH... 展开更多; 关键词主成分正交补门限方法主成分正交补门限CCC-GARCH模型高维协方差阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进MCD方法的多元GARCH模型的估计被引量：1: 4; 作者刘丽萍徐宇欣《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期18-22,共5页; 多元GARCH模型常用于资产间协方差阵的估计和预测,但在高维数据背景下,维数诅咒、噪声影响使得传统的多元GARCH模型不再适用。文章考虑将改进的MCD方法应用到常见的多元GARCH模型——DCC和BEKK的估计过程中,提出基于改进MCD方法的多元GA... 展开更多; 关键词高维协方差阵修正的乔列斯基分解法惩罚函数多元GARCH模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高维厚尾金融数据协方差阵的统计估计及应用被引量：2: 1; 作者刘丽萍; 机构贵州财经大学数学与统计学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第2期59-64,共6页; 基金国家社会科学基金项目<基于高维金融数据的协方差阵的统计估计及应用研究>(16CTJ013); 文摘近年来,关于高维协方差阵估计的研究大多是在正态分布的假定下进行的,少有研究考虑金融数据的厚尾特征对协方差阵估计的影响。在提出新方法估计厚尾金融海量数据协方差阵的基础上,先引入乔列斯基分解法,将复杂的协方差阵估计问题转化为一系列的回归模型;再在回归模型的估计过程中引入RA-Lasso方法,使其在解决维数诅咒的同时,还考虑由于数据的厚尾特征而引起的估计偏差问题;通过模拟和实证研究发现,新的方法明显提高了协方差阵的估计效率,并且使投资者获得了更高的收益。; 关键词厚尾金融数据高维协方差阵乔列斯基分解法 RA-Lasso方法; Keywords heavy-tailed financial data high dimensional covariance matrix Cholesky decomposition method RA-Lasso method; 分类号 F222.3 [经济管理—国民经济] O213 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大维数据的动态条件协方差阵的估计及其应用被引量：14: 2; 作者刘丽萍马丹白万平; 机构贵州财经大学统计系西南财经大学统计系贵州财经大学统计研究院; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2015年第6期105-112,共8页; 基金贵州省科技基金项目"面板数据单位根检验方法及其在CAPM中的应用研究"(黔科合J字[2009]2062号) 2014年贵州省哲学社会科学基金项目"双频协方差阵的估计及其应用研究"(14GZYB17)资助; 文摘大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poet DCC)。poet DCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效地降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,poet DCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。; 关键词主成分门限方法主成分正交补门限DCC模型高维协方差阵; Keywords Principal Components Thresholding poet DCC model Large Covariance; 分类号 C81 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用被引量：4: 3; 作者刘丽萍马丹唐晓彬; 机构贵州财经大学数学与统计学院西南财经大学统计学院对外经济贸易大学统计学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第9期22-28,共7页; 基金贵州省教育厅2015年度普通本科高校自然科学研究项目<大维数据背景下金融协方差阵的估计及应用>(黔教合KY字[2015]423) 2015年全国统计科学研究项目<金融动态条件协方差阵的估计及其应用>(2015LY19) +1 种基金 2015年度全国统计科学研究重大项目<大数据视角下我国主要宏观经济指标预判预测方法体系研究>(2015LD050); 文摘高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。; 关键词主成分正交补门限方法主成分正交补门限CCC-GARCH模型高维协方差阵; Keywords the principal components and thresholding method PTCCC-GARCH High dimensional covariance; 分类号 F222.3 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进MCD方法的多元GARCH模型的估计被引量：1: 4; 作者刘丽萍徐宇欣; 机构贵州财经大学数学与统计学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期18-22,共5页; 基金国家社会科学基金资助项目(16CTJ013)。; 文摘多元GARCH模型常用于资产间协方差阵的估计和预测,但在高维数据背景下,维数诅咒、噪声影响使得传统的多元GARCH模型不再适用。文章考虑将改进的MCD方法应用到常见的多元GARCH模型——DCC和BEKK的估计过程中,提出基于改进MCD方法的多元GARCH模型,该模型在解决维数诅咒的同时,还考虑了资产的排列顺序对协方差阵估计的影响。通过模拟和实证研究发现:新提出的模型估计和预测的协方差阵更加接近于真实的协方差阵,其在投资组合中的应用效果更好,提高了投资者的平均收益,并降低了组合风险。; 关键词高维协方差阵修正的乔列斯基分解法惩罚函数多元GARCH模型; Keywords high dimensional covariance matrix modified Cholesky decomposition(MCD) penalty function multivariate GARCH model; 分类号 O21 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	高维厚尾金融数据协方差阵的统计估计及应用	刘丽萍	《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	大维数据的动态条件协方差阵的估计及其应用	刘丽萍马丹白万平	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2015	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用	刘丽萍马丹唐晓彬	《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进MCD方法的多元GARCH模型的估计	刘丽萍徐宇欣	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料