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中国现场统计研究会第八届代表大会暨2009年学术年会征文通知: 1; 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2009年第2期224-224,共1页; 中国现场统计研究会第八届代表大会暨2009年学术年会将于2009年7月20日至23日(19日报到)在上海华东师范大学召开,现已开始征集学术年会论文.; 关键词学术年会中国现场统计研究会英文论文代表大会; 在线阅读下载PDF 职称材料

大数据时代统计学面临的机遇与挑战被引量：142: 2; 作者耿直《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第1期5-9,共5页; 大数据给统计学带来了机遇、挑战和紧迫感。本文描述大数据的环境,利用大数据的目的和大数据带来的变革;介绍国内外有关大数据的研究动向;探讨大数据包含的信息,大数据的预处理、抽样和分析方法。; 关键词大数据抽样数据分析方法论; 在线阅读下载PDF 职称材料

评《统计学:思想、方法与应用》: 3; 作者耿直《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第9期110-112,共3页; 《统计学:思想、方法与应用》是一本具有国际视野、别具一格、面向非统计学专业学生的统计学教材。该教材立意高,努力探索新形势下我国统计学教材改革和发展的方向。本文旨在对该教材作一评介和推荐,希望能引起教师和学生的阅读兴趣。; 关键词统计学统计教材书评; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模被引量：7: 4; 作者宋鹏胡永宏《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期109-117,共9页; 随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,... 展开更多; 关键词矩阵值因子模型高维已实现协方差矩阵 CHOLESKY分解向量自回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

稳健高维协方差矩阵估计及其投资组合应用——基于中心正则化算法被引量：5: 5; 作者宋鹏刘程程胡永宏《统计研究》 CSSCI 北大核心 2020年第7期116-128,共13页; 高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中... 展开更多; 关键词高维协方差矩阵稳健估计中心正则化投资组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国现场统计研究会第八届代表大会暨2009年学术年会征文通知: 1; 机构中国现场统计研究会; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2009年第2期224-224,共1页; 文摘中国现场统计研究会第八届代表大会暨2009年学术年会将于2009年7月20日至23日(19日报到)在上海华东师范大学召开,现已开始征集学术年会论文.; 关键词学术年会中国现场统计研究会英文论文代表大会; 分类号 O [理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大数据时代统计学面临的机遇与挑战被引量：142: 2; 作者耿直; 机构北京大学数学科学学院中国现场统计研究会中国统计学会; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第1期5-9,共5页; 基金国家自然科学基金项目“因果推断的统计方法”(批准号11171365)和“生物统计”(批准号11331011)的资助; 文摘大数据给统计学带来了机遇、挑战和紧迫感。本文描述大数据的环境,利用大数据的目的和大数据带来的变革;介绍国内外有关大数据的研究动向;探讨大数据包含的信息,大数据的预处理、抽样和分析方法。; 关键词大数据抽样数据分析方法论; Keywords IBig Data Sampling Methodology of Data Analysis; 分类号 C829.2 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名评《统计学:思想、方法与应用》: 3; 作者耿直; 机构北京大学数学科学学院北京大学统计科学中心中国现场统计研究会中国统计学会; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第9期110-112,共3页; 文摘《统计学:思想、方法与应用》是一本具有国际视野、别具一格、面向非统计学专业学生的统计学教材。该教材立意高,努力探索新形势下我国统计学教材改革和发展的方向。本文旨在对该教材作一评介和推荐,希望能引起教师和学生的阅读兴趣。; 关键词统计学统计教材书评; Keywords Statistics Statistics Textbook Book Review; 分类号 C829.29 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模被引量：7: 4; 作者宋鹏胡永宏; 机构中央财经大学统计与数学学院中国现场统计研究会中国现场统计研究会统计综合评价研究分会; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期109-117,共9页; 基金国家自然科学基金面上项目"稳健投资组合选择的并行最优化算法研究与实现"(61272193) 中央财经大学研究生科研创新基金项目"高维协方差阵建模及投资组合应用"(201607)资助; 文摘随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实投资组合收益,而且比VAR-LASSO方法更加稳健。; 关键词矩阵值因子模型高维已实现协方差矩阵 CHOLESKY分解向量自回归; Keywords Matrix-Valued Factor Model High-Dimensional Realized Covariance Matrix Cholesky Decomposition VAR; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稳健高维协方差矩阵估计及其投资组合应用——基于中心正则化算法被引量：5: 5; 作者宋鹏刘程程胡永宏; 机构中央国债登记结算有限责任公司博士后科研工作站中国人民银行金融研究所首都经济贸易大学统计学院中央财经大学统计与数学学院中国现场统计研究会中国现场统计研究会统计综合评价研究分会; 出处《统计研究》 CSSCI 北大核心 2020年第7期116-128,共13页; 基金 2017年国家公派留学博士生联合培养项目(201706490003) 2018年国家公派留学博士生联合培养项目(201806490076) 国家自然科学基金面上项目“基于高性能计算的养老目标基金投资策略研究”(61873254)。; 文摘高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着更高的估计精度,同时更加贴近真实设定矩阵的稀疏结构。在后续的投资组合实证分析中,与传统样本协方差矩阵估计方法、均值-中位数估计方法和RA-LASSO方法相比,基于中心正则稳健估计构造的最小方差投资组合收益率有着更低的波动表现。; 关键词高维协方差矩阵稳健估计中心正则化投资组合; Keywords High-dimensional Covariance Matrix Robust Estimation Central-Regularized Portfolio Selection; 分类号 O212 [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	中国现场统计研究会第八届代表大会暨2009年学术年会征文通知		《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	大数据时代统计学面临的机遇与挑战	耿直	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2014	142	在线阅读下载PDF 职称材料
3	评《统计学:思想、方法与应用》	耿直	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模	宋鹏胡永宏	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	稳健高维协方差矩阵估计及其投资组合应用——基于中心正则化算法	宋鹏刘程程胡永宏	《统计研究》 CSSCI 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料