湖北省教育厅人文社会科学研究项目(2012G078)

作品数：6被引量：26H指数：3
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相关作者：罗幼喜田茂再李翰芳李子强周静更多>>
相关机构：湖北工业大学中国人民大学华中师范大学更多>>
相关期刊：《统计与决策》《中国市场》《统计与信息论坛》《特区经济》更多>>
相关主题：分位回归面板数据GIBBS抽样切片贝叶斯更多>>
相关领域：经济管理理学文化科学更多>>
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高校网络舆情管理现状满意度分析——以武汉市14所本科院校数据为例
《中国市场》2016年第25期90-91,共2页甘雨涵 周静 罗幼喜 
教育部人文社科青年基金(项目编号:13YJC790105);湖北省教育厅人文社科项目(项目编号:2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金(项目编号:BSQD13050);湖北工业大学基金项目(人文社科类)(项目编号:2015SW0204)资助
以从武汉市普通本科高校分层抽样所得到的14所高校调查数据为基础,针对大学生对高校网络舆情管理现状的满意与否设置二分类因变量,提取出影响总体满意度的五个潜在满意度因子,然后通过SEM模型潜在变量路径分析图分析了潜在满意度因子之...
关键词：网络舆情管理 分层抽样 满意度分析 SEM模型 LOGISTIC回归 
面板数据分位回归模型中固定与随机效应的选择被引量：3
《统计与决策》2016年第15期4-8,共5页罗幼喜 李翰芳 田茂再 
国家自然科学基金资助项目(11271368);教育部人文社科青年基金资助项目(10XNL018);湖北省教育厅人文社科项目(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD13050)
随机效应的引入为面板数据建模中样本相关和异方差问题提供了重要解决途径,过多的随机效应不仅会极大地增加模型复杂度,而且给固定效应系数的估计带来偏差。文章在考虑到随机效应具有整体性基础上,以横截面个体为单位,对其进行整体压缩...
关键词：随机效应 贝叶斯双惩罚方法 Laplace先验 GROUP Lasso 切片Gibbs抽样算法 
混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究被引量：3
《统计研究》2016年第4期97-103,共7页李翰芳 罗幼喜 田茂再 
国家自然科学基金“基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析”(11271368);教育部人文社会科学青年基金“面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究”(13YJC790105);湖北省教育厅人文社科项目“面板数据的分位回归方法及其应用研究”(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金“高维复杂纵向数据的分位回归建模研究”(BSQD13050)资助
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复...
关键词：混合效应模型 有限正态混合分布 Stick-Breaking先验 潜变量 Gibbs抽样算法 
基于非对称Laplace分布的GARCH模型探讨我国证券市场风险
《特区经济》2016年第3期73-75,共3页葛敏霞 郑列 
教育部人文社科青年基金项目(13YJC790105);湖北省教育厅人文社科青年基金(No.2012G078)
文章以GARCH模型为理论基础,在95%的置信水平下,对比收益率的分布不同,分别求出我国四种主要股票指数的各时期的风险值,非对称Laplace分布合适地描述金融数据的尖峰、厚尾和有偏的特征,最后对于模型的有效性,选用Kupiec方法对模型进行检...
关键词：GARCH模型 非对称LAPLACE分布 Kupiec检验 
面板数据的自适应Lasso分位回归方法研究被引量：13
《统计与信息论坛》2014年第7期3-10,共8页李子强 田茂再 罗幼喜 
国家自然科学基金项目<基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析>(11271368);教育部人文社会科学青年基金项目<面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究>(10XNL018);湖北省教育厅人文社科项目<面板数据的分位回归方法及其应用研究>(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金<高维复杂纵向数据的分位回归建模研究>(BSQD13050)
如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参...
关键词：面板数据 分位回归 切片Gibbs抽样 
面板数据的贝叶斯Lasso分位回归方法被引量：14
《数量经济技术经济研究》2013年第2期138-149,共12页李翰芳 罗幼喜 田茂再 
湖北省教育厅人文社科项目"面板数据的分位回归方法及其应用研究"(2012G078);中国人民大学科学研究基金项目(重大基础研究计划)"复杂数据工程中若干重大问题的基础理论研究"(10XNL018)的资助
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择...
关键词：面板数据 贝叶斯Lasso 分位回归 切片Gibbs抽样 
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