非线性LSTAR模型中的单位根检验 被引量：20

1

作者 刘雪燕 张晓峒 《南开经济研究》 CSSCI 北大核心 2009年第1期61-74,共14页

随着非线性模型的发展,非线性模型的平稳性检验成为必须面对的问题。本文提出了tLSTAR检验来检验序列究竟为线性单位根过程,还是非线性整体平稳的LSTAR过程,并且推导出tLSTAR统计量的渐近分布,使用蒙特卡洛模拟得到该统计量的临界值表... 随着非线性模型的发展,非线性模型的平稳性检验成为必须面对的问题。本文提出了tLSTAR检验来检验序列究竟为线性单位根过程,还是非线性整体平稳的LSTAR过程,并且推导出tLSTAR统计量的渐近分布,使用蒙特卡洛模拟得到该统计量的临界值表。接着研究了tLSTAR检验的小样本性质,对比分析了tLSTAR检验和标准DF检验的功效,发现tLSTAR检验的功效普遍高于标准DF检验的功效。 展开更多

关键词 非线性 lstar 单位根检验 蒙特卡洛模拟

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基于LSTAR模型的非线性协整检验 被引量：1

2

作者 丁东洋 周丽莉 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第9期20-25,共6页

大量的经济理论和实践都表明,宏观经济时间序列经常会出现非平稳和非线性特征,因而在统计分析时,需要进行非线性协整检验。基于逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型将传统的线性协整表述方法拓展为非线性形式,构造实用的检验程序及合适的统计... 大量的经济理论和实践都表明,宏观经济时间序列经常会出现非平稳和非线性特征,因而在统计分析时,需要进行非线性协整检验。基于逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型将传统的线性协整表述方法拓展为非线性形式,构造实用的检验程序及合适的统计量,利用软件R进行蒙特卡洛模拟给出非线性协整检验统计量的临界值,并通过实际数据分析购买力平价动态系统的非线性协整关系,说明方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性协整 lstar模型 蒙特卡洛模拟 渐近分布

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LSTAR-GARCH模型的单位根检验 被引量：5

3

作者 汪卢俊 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第7期85-91,共7页

LSTAR模型的单位根检验往往易忽视其条件方差的时变性,实际上,对许多经济变量尤其是金融变量建立LSTAR模型后,经常发现其条件方差存在GARCH效应。针对LSTAR-GARCH模型的平稳性检验,本文构建了检验统计量tNG,在极大似然估计的基础上,推导... LSTAR模型的单位根检验往往易忽视其条件方差的时变性,实际上,对许多经济变量尤其是金融变量建立LSTAR模型后,经常发现其条件方差存在GARCH效应。针对LSTAR-GARCH模型的平稳性检验,本文构建了检验统计量tNG,在极大似然估计的基础上,推导出tNG的渐近分布,通过蒙特卡洛模拟方法得到该统计量的渐近临界值,并在此基础上研究了tNG的检验功效及其优势。 展开更多

关键词 lstar—GARCH模型 单位根检验 极大似然估计 蒙特卡洛模拟

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多传感器顺序粒子滤波算法 被引量：11

4

作者 熊伟 何友 张晶炜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1116-1119,共4页

粒子滤波是一种基于MonteCarlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法.这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型,因此能够很好地解决非线性、非高斯环境下系统的状态估计问题.为了能够有效地解决非线性、非高... 粒子滤波是一种基于MonteCarlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法.这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型,因此能够很好地解决非线性、非高斯环境下系统的状态估计问题.为了能够有效地解决非线性、非高斯环境中的集中式多传感器状态估计问题,本文研究了多传感器顺序粒子滤波算法.首先,从理论上推导了一般的集中式多传感器粒子滤波模型;然后根据集中式多传感器系统的特点,提出了顺序重抽样方法.最后,给出了算法的仿真分析.仿真结果说明顺序粒子滤波方法能够明显提高多传感器系统状态估计精度,并且随着传感器数增多,改善的效果越好. 展开更多

关键词 多传感器 状态估计 非线性 非高斯 粒子滤波

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基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整检验 被引量：1

5

作者 朱慧明 李素芳 +1 位作者 曾惠芳 虞克明 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2011年第5期52-64,共13页

针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整VAR模型,运用ACE算法进行变量变换,结合参数的完全条件分布设计G ibbs抽样方案,进行贝叶斯非线性协整检验,并利... 针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整VAR模型,运用ACE算法进行变量变换,结合参数的完全条件分布设计G ibbs抽样方案,进行贝叶斯非线性协整检验,并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯非线性协整方法的检验势,发现贝叶斯非线性协整比经典Johansen法具有更高更稳健的检验势;同时,对中国城市和农村居民消费价格指数序列进行实证分析.研究结果表明:贝叶斯非线性协整方法解决了模型中参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提高了估计的精确度和检验的准确性. 展开更多

关键词 协整 非线性 非参数 贝叶斯分析 monte carlo仿真

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非线性EV回归模型中参数的经验似然置信域 被引量：3

6

作者 冯三营 薛留根 李高荣 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第2期400-407,共8页

本文考虑非线性EV回归模型,构造了未知参数的经验对数似然比统计量.此外,为了克服计算困难,提出了一个基于模拟的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的这两种统计量都具有渐近χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的置信域.

关键词 非线性EV回归模型 经验似然 X^2分布 置信域monte carlo模拟

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解灰色非线性规划问题的随机搜索算法 被引量：2

7

作者 周伟平 刘兵兵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第10期2819-2821,共3页

对带约束条件的灰色非线性规划问题进行了探讨,首先将原灰色约束非线性规划问题进行均值白化处理,转化成一个确定型的带约束条件的非线性规划问题,对该确定型的非线性约束规划问题提出一个基于分布估计算法的随机搜索方法,对所提出的求... 对带约束条件的灰色非线性规划问题进行了探讨,首先将原灰色约束非线性规划问题进行均值白化处理,转化成一个确定型的带约束条件的非线性规划问题,对该确定型的非线性约束规划问题提出一个基于分布估计算法的随机搜索方法,对所提出的求解方法的关键技术作了详细的说明并给出了具体的算法步骤。初步的数值算例表明所提出的方法是可行有效的。 展开更多

关键词 灰色非线性规划 均值白化模型 分布估计算法 (近似)最优解 蒙特卡罗模拟

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渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用 被引量：9

8

作者 高社生 薛丽 魏文辉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期27-31,共5页

提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒... 提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。 展开更多

关键词 Unscented粒子滤波 渐消滤波 渐消自适应Unscented粒子滤波 组合导航

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STAR非线性平稳性检验中误设定的伪检验研究 被引量：1

9

作者 刘田 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第7期89-96,共8页

本文通过理论分析和蒙特卡洛仿真模拟,研究平稳性检验中选用的统计量与数据生成过程不一致时,非线性ESTAR、LSTAR与线性DF检验法能否得出正确的结论。研究表明,二阶LSTAR与ESTAR模型可用相同的检验方法,但前者的非线性特征更强。当数据... 本文通过理论分析和蒙特卡洛仿真模拟,研究平稳性检验中选用的统计量与数据生成过程不一致时,非线性ESTAR、LSTAR与线性DF检验法能否得出正确的结论。研究表明,二阶LSTAR与ESTAR模型可用相同的检验方法,但前者的非线性特征更强。当数据生成过程为线性AR,或非线性ESTAR、二阶LSTAR模型时,使用DF或ESTAR检验法可得出大致正确的结论,但LSTAR检验法完全失败。数据生成过程的非线性特征越强,ESTAR较DF检验方法的功效增益越高;线性特征越强,DF的功效增益越高。当转移函数F(θ,c,zt)中θ较大导致一阶泰勒近似误差较大或c非0时,标准ESTAR与LSTAR非线性检验法失去应用条件。θ较大或c偏离0较远时,数据生成过程中线性成分增强,用线性DF检验可获得更好的检验结果。 展开更多

关键词 平滑转移自回归模型 非线性平稳性检验 伪检验 蒙特卡洛仿真

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非线性协整的秩检验方法及其响应面函数研究

10

作者 舒晓惠 雷钦礼 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2011年第8期92-98,共7页

本文对非线性协整关系的秩检验方法进行了系统的梳理,运用Monte Carlo模拟给出了不同样本容量的各个秩检验统计量的临界值,并进一步探讨了其响应面函数,给出了各个秩检验统计量临界值的近似计算公式。对中国上证综指与主要发达国家股指... 本文对非线性协整关系的秩检验方法进行了系统的梳理,运用Monte Carlo模拟给出了不同样本容量的各个秩检验统计量的临界值,并进一步探讨了其响应面函数,给出了各个秩检验统计量临界值的近似计算公式。对中国上证综指与主要发达国家股指关系的秩协整检验表明,与传统线性协整Johansen检验相比,秩协整检验能够检测到更多的线性和非线性协整关系。 展开更多

关键词 非线性协整 秩检验 montecarlo模拟 响应面函数

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基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验

11

作者 谢建春 林金官 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2008年第2期181-187,共7页

应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量... 应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量应用到具体的数值实例分析中说明其有效性. 展开更多

关键词 Poisson-Gamma模型 SCORE检验 非线性模型 随机效应 monte carlo模拟

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基于序列与逆序列最小Wald统计量的通用STAR模型平稳性检验法

12

作者 刘田 谈进 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第3期99-105,共7页

本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR... 本文提出一种通用非线性单位根检验方法,使用待检序列及其逆序列的Wald统计量的最小值作为检验统计量,将Kapetanios等人提出的受限条件下ESTAR模型非线性单位根检验推广到非0位置参数的情形,也可应用于LSTAR或其他可能的STAR模型、TAR模型或传统的线性AR模型的平稳性检验。并且,推导了检验统计量的极限分布,仿真了检验水平与功效。结果表明,本文提出的检验方法对数据生成过程有广泛的适应性,并且在大多数情况下都能获得较其他方法更佳的检验功效。 展开更多

关键词 平滑转移自回归模型 非线性平稳性检验 伪检验 蒙特卡洛仿真

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空间动态面板非线性Logistic模型的QML估计

13

作者 徐晔 欧阳婉桦 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2023年第10期124-137,共14页

空间动态面板非线性Logistic平滑转移模型(SDPD-LSTAR)是一个灵活性较好、应用广泛的新模型,刻画了变量的空间交互、时间依赖、时空协变和非线性空间区制平滑转换特征。不过,如果不考虑时间依赖、时空协变或非线性特征而直接建立空间模... 空间动态面板非线性Logistic平滑转移模型(SDPD-LSTAR)是一个灵活性较好、应用广泛的新模型,刻画了变量的空间交互、时间依赖、时空协变和非线性空间区制平滑转换特征。不过,如果不考虑时间依赖、时空协变或非线性特征而直接建立空间模型,会影响估计精度和有效性。本文对双向固定效应SDPD-LSTAR模型,提出拟极大似然(QML)转换和直接估计法,证明参数估计量的一致性,并进一步推导修正估计量,证明修正估计量具有更好的有限样本性质。同时,本文通过Monte Carlo模拟和实例应用检验估计效果。模拟结果表明:QML转换和直接估计量偏差均较小,随着N和T不断增大,估计准确性增加;修正QML比未修正QML估计量更精确,转换估计的准确性优于直接估计。实例应用不仅重新评估了城市碳排放与经济发展水平的空间动态非线性关系,也很好地验证和展示了理论结论和实践性。 展开更多

关键词 空间动态面板 非线性Logistic模型 QML估计 monte carlo模拟

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全局自优化控制策略及其测量变量子集选择 被引量：2

14

作者 李啸晨 苏宏业 +1 位作者 谢磊 王一钦 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1585-1594,共10页

针对过程系统的优化运行问题,介绍一种基于Monte Carlo模拟的全局自优化控制策略。利用非线性模型计算整个操作空间内的平均经济损失,通过对某些条件进行合理假设,得到全局被控变量的解析表达形式。为了平衡传感器成本和系统性能,在全... 针对过程系统的优化运行问题,介绍一种基于Monte Carlo模拟的全局自优化控制策略。利用非线性模型计算整个操作空间内的平均经济损失,通过对某些条件进行合理假设,得到全局被控变量的解析表达形式。为了平衡传感器成本和系统性能,在全局自优化控制策略的基础上,引入混合整数约束,对测量变量子集进行选择。通过求解混合整数规划问题,能够同时获得最优的测量变量子集以及由其构成的全局被控变量,此外上述子集选择方法还可以处理附加的结构性约束问题。通过对蒸发过程的研究表明,该方法可以更加高效地处理测量变量子集选择问题,通过对精馏塔案例的研究,进一步验证了该方法在处理结构性约束问题中的优势。 展开更多

关键词 过程系统 monte carlo模拟 自优化控制 非线性模型 优化 混合整数约束 子集选择

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几种非线性混杂变量校正方法的性能比较 被引量：1

15

作者 巩浩雯 熊殷 +4 位作者 刘玉秀 陈文松 许敏怡 刘曼 李维勤 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第3期326-330,共5页

目的比较临床观察性研究中几种非线性连续性混杂变量校正方法的统计性能,为准确评价暴露因素影响的校正方法选择提供依据。方法基于两分类结局变量logistic回归模型,设定不同复杂程度的自变量关系,进行两分类暴露因素的效应量OR值估计... 目的比较临床观察性研究中几种非线性连续性混杂变量校正方法的统计性能,为准确评价暴露因素影响的校正方法选择提供依据。方法基于两分类结局变量logistic回归模型,设定不同复杂程度的自变量关系,进行两分类暴露因素的效应量OR值估计。通过Monte-Carlo模拟研究,采用OR的相对偏倚、95%置信区间覆盖率,对比评价将非线性连续混杂变量使用线性校正、分类校正、多项式校正、分数多项式校正、以及使用限制性立方样条、广义加性模型校正后对暴露效应估计的影响。使用Kaggle数据平台中抑郁症数据,对运动与抑郁症患病风险之间的因果关系进行了实例分析。结果连续混杂变量为非线性时,在几种校正方法中,仅使用线性校正会造成效应估计的较大偏倚,使用限制性立方样条校正和广义加性模型(光滑函数为薄板样条)得到的估计值偏倚最小。实例分析结果显示,不考虑非线性混杂校正将导致效应量估计的偏倚。结论评价暴露因素的影响时,需要考虑非线性混杂变量的校正问题,推荐选用限制性立方样条或广义加性模型进行校正分析。 展开更多

关键词 非线性变量 混杂 限制性立方样条 广义加性模型 monte-carlo模拟

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