基于均值-方差相交的定价因子研究——兼论GMM中估计Block-Bootstrap模拟的区组选择

根据最优投资组合理论,本文证明可以采用均值-方差相交的方法确定模拟资产组合作为因素模型的定价因子。为了得到稳健的实证结论,文中对GMM估计的Wald统计量进行了Block-Bootstrap模拟,同时研究了模拟过程中区组(Block)长度的选择问题。实证结果表明,本文构造的大、中、小三个规模组合可以作为中国股市的定价因子;当区组长度选定时,GMM-Wald统计量的Block-Bootstrap模拟不会随着模拟次数的变化发生显著变化,但当区组长度超过10时,它与其它区组长度对应的模拟结果会有显著差异。

bootstrap模拟取样法对塑料食品包装溶出物暴露浓度估计

研究了塑料食品包装容器在介质水、乙酸、乙醇、正己烷的溶出物数据的分布特征,依据数据的形态分布特征,获得稳健的溶出物暴露值估计及标准偏差,证明以bootstrap法模拟取样样本分布的均值与标准偏差作为有限样本溶出物暴露值是可靠的。

急斜煤层EDZ围岩动态演化规律2D-BLOCK数值追踪模拟

急斜特厚煤层高阶段综放开采中,开采扰动区(Excavation-Disturbed-Zone,EDZ)内顶煤及采空区围岩结构动态演化规律预计是安全开采的关键保障F技术之一。对苇湖梁煤矿+579E2EB1+2急倾斜煤层(64°)高阶段(52m)综放面开采中采空区顶板坍塌现象综合认识,采用2D-BLOCK精细数值模拟程序,建立了相应的离散元数值分析模型,进行动态数值追踪模拟计算,揭示了复杂环境下急斜厚煤层开采形成的采空区坍塌规律,为现场安全开采提供了科学依据。

Block Bootstrap方法在季节时间序列单位根检验中的应用

传统的参数类检验方法存在参数极限分布非标准、参数解析式推导烦琐、差分平稳后序列均值难估计等问题。为了避免上述问题,文章改进季节时间序列单位根检验方法,首先基于非参数Block Bootstrap方法提出BB-HEGY检验统计量,并给出临界值;其次,通过比较BB-HEGY统计量和传统的HEGY统计量的有限样本性质,发现BB-HEGY统计量具有更好功效和检验水平,尤其在季节频率上有更明显的优势;最后,通过对中国宏观经济指标的实证检验,进一步证明BB-HEGY检验统计量的优越性。

基金经理的运气、技能与业绩表现——基于bootstrap模拟的研究

为了检验是否存在凭借经理的投资技能而非运气获得超额收益的基金,运用bootstrap模拟构造出不存在超额收益、仅受运气影响的情形下样本基金α值的分布,通过将模拟结果与实际值的分布情况进行对比分析,发现确实有一部分基金是靠经理高超的技能而非运气好获得超额收益的,同时也有部分基金是因为经理的技能不佳导致业绩落后于市场。这一发现不同于众多进行业绩持续性检验的研究结论,不支持市场半强式有效。

应用Bootstrap模拟技术的VaR计算与分析研究

比较估计VaR的方差-协方差方法、历史模拟法和Monte Carlo模拟方法,提出估计VaR的新模型和新方法。新模型把随机收益率分解成刻画收益率二阶矩特征的部分和刻画随机均值的正态部分。新方法使用Bootstrap模拟技术和Monte Carlo模拟技术计算VaR。实证分析表明,新方法计算的VaR在传统方法计算的VaR参考范围内。

Block Bootstrap面板单位根检验理论方法

Block bootstrap面板单位根检验是一种区别于且优于传统基于渐近理论推断的面板单位根检验方法,不仅比渐近检验更稳健,还能应用于更一般的截面相依的面板数据,是有效分析跨国或跨地区面板数据的一种更可靠的检验方法。文章阐述block bootstrap面板单位根检验的理论、方法及其应用,并将其用于国内尚待系统研究的失业回滞现象。基于我国28省21年的面板数据,检验我国劳动力市场上是否存在失业回滞现象,结果显示,我国存在显著的失业回滞现象。

基于Block Bootstrap抽样的投资组合保险绩效评价

本文采用不固定区组长度的Block Bootstrap数据挖掘技术,以上证180作为风险资产进行抽样,对投资组合保险策略进行仿真。从一般意义上揭示了上证180作为风险资产的投资组合保险策略CPPI、TIPP和OBPI的绩效,并与B&H和CM策略对比,实证结果表明:由于我国证券市场趋势明显,在不考虑交易成本情况下,投资组合保险策略的绩效均好于投资组合B&H和CM策略,而且,OBPI的表现要比CPPI更好。

多种Bootstrap置信限的模拟比较

多种Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限的模拟比较范大茵（浙江大学应用数学系）１．问题的提出Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法是现今统计计算中常用的方法，例如在可靠性计算中常有参数的Ｂｏｏｔ－ｓｔｒａｐ点估计以及Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信限．根据文献介绍对于求未知参数的Ｂｏｏｔ...

基于block bootstrap的厚尾相依序列均值变点检验

针对无穷方差重尾相依序列的均值变点检验问题,基于序列自正则方法构造CUSUM型统计量,并在原假设下得到其渐近分布,在备择假设下得到检验的容许性。由于其渐近分布依赖于尾指数κ,且考虑到序列之间具有相依性,提出基于残差的block bootstrap方法。蒙特卡洛模拟表明该检验统计量和该抽样方法的有效性。

基于Block-Bootstrap的银行内部评级系统区分力度量

内部评级法允许合格银行自行计算其资本要求,评级质量因而就显得至关重要。本文应用ROC曲线及其AUC量度检验评级系统的区分力,并针对多数银行违约数据不足和现有验证均假设违约独立的现实问题,引入Block-Bootstrap方法,在保持样本原有违约相关结构的同时,扩充检验样本规模;然后,通过具体实例计算、比较原样本与Block-Bootstrap方法扩充样本两种情况得出的评级系统ROC曲线和AUC量度值的准确性。

Block模型与数值模拟法预测室内温度分布

本文采用Block模型对一室内的热环境进行理论计算,在垂直方向上空间被划分为五个区域,建立风量与热平衡方程进行计算,由此可以得到由于自然对流作用而产生的沿壁面上升或下降的气流以及室内垂直温度分布。此外,本文还利用商用软件Airpak以实测壁面温度作为第一类边界条件对室内的热环境进行了数值模拟,分析了室内垂直方向的温度分布,并采用国外实验数据进行验证。结果表明,两种方法得到的结果与实验测试结果基本一致.

Application of Permutation to Moving Block Bootstrap

The method of permutation is introduced for the block re, sampling of moving block bootstrap, and is compard with the fixed block bootstrap and stationary bootstrap. Simulations are proformed, which verify that the block resampling of moving block bootstrap with permutation can effectively eliminete the number of abnormal data in the resampled data set and reduce the resampling errors of estimation.

基于统计模拟的柴油机失火故障的诊断方法

针对军队装备试验价格昂贵,试验次数较少,试验具有继承性等特点,可以运用小样本统计分析方法进行装备故障状态的诊断。提出了基于柴油机排气噪声来检测其失火故障,通过提取其频域特性参数(峰值比h21和总能量),运用统计模拟Bootstrap方法,模拟得到在大量试验数据下特征值的置信区间,绘制出各种特征参数的直方图,实现了正常、掉1缸、掉2缸故障的定量诊断。结果证明,Bootstrap方法能解决实际中由于成本或现场条件的限制而无法多次采样的问题,较客观地反映故障现象的本质,可针对不同状态的故障进行模式识别,减少试验次数,节省试验经费。

参数和非参数Bootstrap方法的简单中介效应分析比较

采用数据模拟技术比较了(偏差校正和未校正的)参数和非参数Bootstrap方法在简单中介效应分析中的表现。结果表明,1)偏差校正的Bootstrap方法的总体表现优于未校正的Bootstrap方法,但在某些条件下会高估第Ⅰ类错误率,导致在ab=0时的置信区间偏差较大。2)参数Bootstrap方法优于非参数Bootstrap方法,偏差校正的参数百分位残差Bootstrap法的综合表现最优,且具有适用范围广,对原始样本依赖性小的优点,最具实用性。

统计模拟在工程诊断中的一些应用

讨论了 Bootstrap方法在工程诊断中的一些应用。该方法综合了数字模拟和经典的统计方法 ,着重于去除统计工具在工程领域的应用障碍。本文回顾了该方法的基本原理 ,尝试将之用于解决工程诊断中的一些诸如诊断不一致性、诊断特征和伪距离的定量评估等问题并取得了较好的效果。文中举例展示了该方法的优点并探讨了其进一步应用的潜力。

总体均数可信区间估计Bootstrap样本含量的设置

文章探讨了Bootstrap样本含量n*对Bootstrap法总体均数可信区间估计效果的影响。首先模拟从正态分布总体中随机抽样;然后用Bootstrap法进行总体均数可信区间估计,重复1000次,得到1000个可信区间,统计1000个可信区间包含总体均数的准确率。结果表明,Bootstrap样本含量n*对总体均数可信区间估计的准确率影响很大,Bootstrap样本含量n*越小,准确率越高;Bootstrap样本含量n*越大,准确率越低;Bootstrap样本含量n*不能任意设置,当Bootstrap样本含量n*=n-3时,效果最好。

ADF模式中漂移项和趋势项检验量分布与Bootstrap检验研究

在推导ADF检验模式下趋势项和漂移项伪t检验量极限分布基础上,提出修正的系数检验量。研究表明,它们与DF检验模式下检验量具有相同的极限分布;构造漂移项和趋势项检验的Bootstrap实现方法并证明了有效性。将蒙特卡洛模拟技术与临界值检验方法进行对比,结果表明Bootstrap方法能够明显降低检验的水平扭曲,在检验功效方面也有一定优势。模拟也显示临界值检验的局限性和Bootstrap方法的稳健性。

空间面板数据模型Bootstrap Moran'sⅠ检验

误差项不服从经典假设时,空间面板数据模型的Moran's I检验存在较大的水平扭曲,导致空间相关性检验失效。本文采用改进的Bootstrap抽样方法,对空间面板数据模型的Moran's I检验进行优化。蒙特卡洛模拟结果表明,在误差项正态分布条件下,渐近Moran's I检验和Bootstrap Moran's I检验均具有较优越的检验水平和检验功效表现;在误差项时间序列相关条件下,渐近Moran's I检验存在严重的水平扭曲,而Bootstrap Moran's I检验能够有效地矫正水平扭曲,且检验功效优于渐近Moran's I检验,是更为有效的检验统计量。

基于滑动分块百分位数Bootstrap法的风电功率概率区间预测

提出一种基于非参数滑动分块百分位数Bootstrap法(MBPB)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据存在显著的时间相依结构,该方法首先对预测功率进行等间隔划分,再以某区间内的预测误差序列为样本,借助滑动分块Bootstrap法(MBB)抽样产生多个伪样本,然后对伪样本数据通过滑动分块百分位Bootstrap法和四分位法相结合的统计推断生成一定置信水平下的误差上下限,进而得到该预测功率段内的概率预测区间。同时建立包含区间覆盖率和区间平均带宽的评价指标,通过将其与百分位法、百分位数Bootstrap(PB)法的预测结果对比,表明基于MBPB的概率性预测区间的覆盖率更高,平均带宽更窄,精度更好且效果也更优。