基于两阶段Expectile回归的风险保费定价

如何厘定风险保费是保险精算的核心研究内容之一。风险保费由纯保费和风险附加构成,通常采用广义线性模型厘定纯保费,应用各种保费原理计算风险附加。常用的保费原理包括期望值原理、标准差原理、分位数原理等。文章基于对Expectile理论性质的研究结果,提出Expectile保费原理,即通过两阶段Expec⁃tile回归预测每份保单的风险保费。类似于分位回归是对中位数回归的自然推广,Expectile回归是对均值回归的自然推广。应用分位回归相当于是在中位数的基础上计算风险附加,而应用Expectile回归可以看作是在均值(亦即纯保费)基础上计算风险附加,所以风险保费的计算结果更加合乎定价逻辑。基于一组公开数据的实证研究结果表明,两阶段Expectile回归在基尼系数指标下厘定风险保费要优于其他现有方法,对于提高保险定价的科学性和合理性具有重要的实际应用价值。

两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质

2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。

基于低碳战略的企业生态化技术创新效率研究——基于两阶段链DEA模型和Tobit回归分析

利用两阶段链DEA模型研究基于低碳战略的企业生态化技术创新投入产出效率,该模型嵌入了第一阶段低碳战略投入产出效率和第二阶段企业生态化技术创新投入产出效率。对96个高新技术企业采样数据进行实证分析,从系统理论分析实证结果;利用Tobit回归模型分析各因素对效率的影响程度,为企业进行系统效率改进提供判断依据。模型分析结果表明:无论是意识层次、实力层次还是实施层次均有指标显著影响3个投入产出效率,且属于正相关。

基于两阶段支持向量回归的快速噪声水平估计算法

虽然基于主成分分析的噪声水平评估算法的预测准确性比较高,但是以迭代方式从原生图块集合中筛选同质图块子集的过程导致其执行效率比较低.为提高现有算法的执行效率,提出一种基于两阶段支持向量机回归的快速噪声水平估计改进算法.首先依据原生图块协方差矩阵的前若干个特征值与噪声水平值的强相关性,利用支持向量机回归技术训练粗精度的预测模型,大致估计出图像中的噪声水平范围;然后根据初步估计的结果,使用专门针对低、中、高噪声水平训练的精细预测模型获得最终的噪声水平估计值.大量实验结果表明,该算法可以在不降低太多预测准确性的前提下,大幅度地提高执行效率,用它作为各类图像处理算法的前置预处理模块,较其他同类算法具有显著的综合优势.

基于两阶段邻域回归的图像超分辨率重建

针对现有的邻域回归超分辨率算法仅通过一次方案从低分辨率空间映射到高分辨率空间,不能很好地表示复杂的映射关系,提出了一种两阶段邻域回归的图像超分辨率重建方法。在第一阶段,用传统的邻域回归方法重建初始高分辨率图像,然后把一个正则化项加入超分辨率重建模型中,以提高重建图像的精度。在第二阶段,以增强的方式训练残差字典和残差回归学习,降低映射误差。与别的邻域回归方法不同,采用了四个方向的Sobel算子代替一阶梯度和二阶梯度来提取低分辨率图像特征。实验结果表明,所提出的方法性能优于传统的超分辨率重建方法。

两阶段设计及其logistic回归分析

分析性流行病学调查的目的在于研究疾病与暴露因素的关系,寻找病因。在病因分析中,常需考虑控制混杂因素及交互作用因子。在下述情况下往往给混杂因素及交互作用因子的控制带来困难:

高维生物学数据两阶段组合降维策略研究

目的探讨高维生物学数据的多阶段组合降维策略。方法以微阵列数据的判别分析为例,采用实际数据和模拟数据相结合的方法,提出"初步选维→进一步降维"的两阶段组合降维策略,并与后续的"判别→验证"相结合,形成了"选维→降维→判别→验证"的判别分析思路。以后续判别分析的预测效果、预测结果的稳定性与敏感性等为指标,对2种单一降维(PCA,PLS)方法和4种组合降维方法(PCA+SIR、PCA+SAVE、PLS+SIR和PLS+SAVE)进行了考察。结果从判别模型的预测效果、预测结果的稳定性及敏感性来看,PLS优于PCA,PLS+SIR/SAVE的组合降维效果更佳。结论用t计分法选维,以"PLS+SIR/SAVE"法进行降维的两阶段组合降维策略,对于微阵列数据判别分析,是实用的、可行的。

一种估计连续策略博弈的两阶段方法

最近实证博弈研究的迅速发展为市场中的策略互动、政策分析和反事实实验提供了有效的工具。本文提出一种估计不完全信息连续策略博弈的两阶段方法,它可以处理私有信息的影响。第一阶段通过非参数分位数回归估计局中人的策略与期望支付函数;第二阶段利用贝叶斯—纳什均衡不等式构造模拟最小距离估计量,最终获得结构参数的估计。数值模拟显示本方法有良好的小样本表现。与现有文献的嵌套固定点方法相比,本方法不需计算均衡,极大降低了计算量,并减轻了多重均衡的干扰。本方法既可以用于估计离散状态博弈,也适用于连续状态博弈。

一种两阶段数量组合预测方法及实证

数量是决策中一个重要指标，对数量的掌握不但要了解现状而且要对其未来的发展趋势进行研究和预测。当前预测的方法很多，不同的预测对象适用不同的预测方法，方法的选择和应用是预测的一个难点和重点。本文首先梳理了现有数量预测方法的特点，然后设计了一个两阶段的组合预测方法，主要思路是采用常用预测方法，首先进行分阶段预测，考察各方法的拟合优度来筛选单项预测方法，确定单项预测方法后，选用组合预测提高预测精度。利用国家自然基金申请数据进行了实证研究，结果表明，该方法平均相对误差为0．04％，拟合精度较高，具有较好的应用价值。

薪酬粘性、行业竞争与研发两阶段投入

针对薪酬粘性会对研发投入结构产生影响的问题,以2014—2018年创业板上市公司为样本,基于研发过程的研究与开发两个阶段,运用多元回归分析法,考察了薪酬粘性对这两个阶段投入的影响及行业竞争的调节作用。结果表明:薪酬粘性与研究阶段投入显著正相关,薪酬粘性与开发阶段投入没有显著关系;行业竞争抑制了薪酬粘性对研究阶段投入的正向效应;进一步分析了薪酬粘性水平对研发两阶段投入的影响,发现在奖优低奖劣-奖优高奖劣组中,薪酬粘性水平促进了研究阶段的投入。该结论不仅丰富了薪酬粘性的相关文献,还为上市公司完善研发投入结构,提高原始创新能力提供了经验证据。

两阶段情景下多维距离因素对中国出境旅游影响研究

距离是影响游客出游决策的重要因素,但目前多维距离因素对出境旅游的影响尚缺乏基于不同阶段情景的讨论。该文基于2009-2018年我国居民赴全球73个国家的出境旅游人次数据,引用CAGE距离理论框架,从地理、文化、制度、经济多维度距离综合视角,采用双向固定回归模型,考察我国出境旅游发展不同阶段情景下多维距离因素影响的动态变化。研究发现:1)多维距离在不同程度上影响我国出境旅游,其中地理距离和经济距离对我国出境旅游产生显著的负效应,而文化距离和制度距离表现为正效应。2)多维距离在不同阶段情景下呈现差异化的作用特征,在一般阶段情景下,地理距离和经济距离对我国出境旅游具有制约作用,而文化距离和制度距离的作用效果不显著;在出境旅游环境利好情景下,文化距离和制度距离成为促进我国出境旅游发展的重要因素,但地理距离仍然制约着我国出境旅游。研究结果对探索不同阶段情景下多维距离对我国出境旅游的综合作用具有理论与实践价值。

区域创新系统两阶段效率及影响因素研究

文章将区域创新系统分为成果转化与效益转化2个阶段,使用因子分析与SEDEA复合评价方法,提炼投入产出指标数据,分别测算创新系统两阶段效率,并构建一般面板数据回归模型及面板Tobit模型计算效率影响。对包括江苏省在内的全国29个省、市及地区创新系统效率进行评价、比较,得出江苏省区域创新系统的经济效益转化效率与科技成果转化效率在全国水平,以及基础设施、劳动力素质、政府支持、金融环境因素对两阶段效率的影响。

外资参股对我国商业银行效率的影响研究——基于中国51家商业银行两阶段DEA模型数据的实证分析

本文为避免传统DEA方法测算商业银行效率带来的不准确性,选用两阶段DEA方法,采用我国51家商业银行2010~2016年的数据为样本测算其各阶段效率水平。在此基础上利用Tobit回归方法研究外资所占比例对我国不同类型商业银行的不同阶段效率的影响。研究结果显示,引进外资能够在一定程度上提高我国商业银行的效率水平,尤其是国有商业银行,但对于其他商业银行的影响效果则并不明显。因此我国商业银行在引进境外战略投资者时应从自身条件和环境出发,不仅进行资金引入,同时还要注重国外先进的技术和管理经验的引进,切实提升我国商业银行的竞争力。

两阶段Logistic模型的渐近正态性

研究了第1阶段是序贯模型和第2阶段是累积Logistic模型的两阶段模型。在‖xn‖=o log()n和∑ni=1ziz'i的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下,证明了两阶段模型中极大似然估计的渐进正态性。

两化融合对高技术产业创新绩效的影响研究--基于创新的两阶段视角

两化融合是中国实现新型工业化的核心路径,创新是新型工业化的重要驱动力量,高技术产业是创新的重要领域,研究两化融合对高技术产业创新绩效的影响具有重要意义。创新具有阶段性特点,将产业创新活动分为研发创新阶段和成果市场化阶段。文章基于2011—2016年的省际面板数据,运用面板数据模型和面板门槛回归模型研究两化融合对高技术产业两阶段创新绩效的直接作用机制和中介作用机制。研究结果表明;两化融合对高技术产业两阶段创新绩效的总体弹性均为正且弹性趋势均为“倒U型”;两化融合对高技术产业两阶段较低水平的创新绩效具有正向促进作用;两化融合对市场化创新绩效的影响来源于研发阶段创新绩效的完全中介效应。

多阈值负二项回归模型

本文提出了一个多阈值负二项回归模型并使用一个带有迭代过程的两阶段程序来估计阈值的位置和模型参数.在第一阶段,我们使用分组选择的方法识别出阈值的数量,然后在第二阶段得到阈值的位置和模型参数的估计.我们通过模拟研究来检验所提出方法的性能,并使用一个真实交通事故数据进行说明.

半参数回归分析法在电力负荷预测中的应用

为了融合参数模型和非参数模型的优点,对半参数回归模型在电力负荷预测中的应用进行了研究.在原始数据预处理的基础上,运用相关性分析理论确定了半参数模型中的参数与非参数变量,构建了半参数回归模型;利用两阶段最小二乘法和权重系数法对回归系数和回归参数进行了估计.算例结果表明,半参数回归分析法具有较高的负荷预测精度和较广泛的适用范围.

部分线性回归模型中的广义似然比检验

检验了部分线性回归模型中的函数部分是否为常数,在备择假设下,先用局部多项式方法估计出函数部分,在估计中忽略了参数部分,将其并入误差项,再使用二阶段估计法,直接应用最小二乘方法,估计出参数部分,并讨论了它们的渐近性质.计算了零假设下广义似然比检验统计量的表达式,并给出其渐近分布.

基于加性DEA-Tobit两步法的机场运行效率分析

提高机场运行效率能够有效提升机场核心竞争力,为探索科学合理的机场效率评价方法,首先运用改进加性DEA构建了基于非期望产出的两阶段机场运行效率评价模型,然后对我国2016年旅客吞吐量2 000万及以上机场的运行效率进行了分析,最后结合Tobit回归模型对影响机场运行效率的外部因素予以识别。方法能有效提高机场效率评价的合理性和科学性,并指出技术无效机场的不足之处。实证分析表明,在影响机场效率的外部因素中,城市人均GDP和机场直飞航线数量是重要因素。

基于穷举搜索策略与逻辑回归算法的RC柱地震破坏模式判别模型

为了准确判别钢筋混凝土(RC)柱的地震破坏模式,基于穷举搜索策略和逻辑回归算法,提出了一种RC柱地震破坏模式判别的两阶段逻辑回归模型。基于穷举搜索策略,分别遴选了判别弯曲破坏与非弯曲破坏以及弯剪破坏与剪切破坏的最优特征参数;结合最优特征参数和逻辑回归算法,建立了RC柱地震破坏模式判别的两阶段逻辑回归模型;通过与传统方法进行对比分析,验证了该模型的有效性。分析结果表明:该模型不仅构建了特征参数与地震破坏模式之间的显式函数关系,克服了传统“黑盒”机器学习判别方法存在的预测结果解释性较差的缺陷,而且通过合理遴选最优特征参数,在保证判别精度的前提下合理简化了判别模型函数形式,解决了传统机器学习判别方法存在的判别模型复杂程度高、计算效率低的问题;对于RC柱的三种地震破坏模式,该文模型的总体判别准确率均达到90%以上,比经典逻辑回归算法提高5%左右,比传统经验判别方法提高20%左右。