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| 1 | 时序数据曲线排齐的相关性分析方法显示文摘时序数据是数据挖掘的一类重要对象.在做时序数据分析时,若不考虑数据的时差,则会造成相关性的误判.所以,时序数据存在相关性和时差相互制约的问题.通过对时序数据的相关性和协同性进行研究,给出了双序列的相关性判定方法和曲线排齐方法.首先,从时间弯曲的角度分析了两类相关性错误产生的原因及其特点;然后,根据相关系数的渐近分布得到相关系数在一定显著性水平上的界,将两者综合得到基于时移序列相关系数特征的相关性判定方法;最后,提出一种基于相关系数最大化的曲线排齐模型,其适用范围比AISE准则更广.模型采用光滑广义期望最大化(S-GEM)算法求解时间弯曲函数.在构造数据和真实数据上的数值实验结果表明:该相关性判别方法在伪回归识别中,比常规的3种相关系数以及Granger因果检验更有效;提出的S-GEM算法在大多数情况下明显优于连续单调排齐法(CMRM)、自模型排齐法(SMR)和极大似然排齐法(MLR).该文考虑的是双序列的线性相关问题和函数型曲线排齐方法,这些结果可为回归分析的相关性判定和时间对齐提供理论基础,并为多序列相关性分析和曲线排齐提供参考方向. | 姜高霞 王文剑 | 2014 | 软件学报2014，25，9： | 16 |
| 2 | 偏差修正的预白化HAC法在平稳过程伪回归中的应用显示文摘在传统预白化HAC法存在有限样本偏差的基础上,提出自回归参数偏差修正法和残差调整法来减少预白化HAC的偏差,从而降低相互独立的平稳过程之间发生伪回归的概率。蒙特卡洛模拟表明,修正的预白化HAC确实减少了伪回归概率,且自回归参数偏差修正法减少的幅度要比残差调整法大得多;相对于同方差情形而言,存在GARCH类异方差的回归中预白化HAC法具有更低的伪回归概率;当数据过程是AR(2)过程时,在持久性相同的情况下预白化HAC法的伪回归概率要低于相应的AR(1)数据过程。 | 刘汉中 李陈华 | 2013 | 数量经济技术经济研究2013，30，8： | 3 |
| 3 | 基于蒙特卡罗模拟的误差序列自相关检验研究显示文摘进行计量经济分析时一般都要检验模型是否存在自相关性,但目前常用的几种自相关检验方法都不同程度地存在一些问题,对此进行进一步的研究有重要意义。对于一阶自相关性检验,DW检验是最常用的方法,但其存在两个不确定区域。针对给定的解释变量,运用模拟方法,可以得到DW检验的临界值,从而克服了其存在不确定区域的缺陷。回归检验法则无可用的临界值,也可以用模拟方法计算其临界值,而且除检验功效很接近1的情形外,回归检验法的功效显著大于DW检验,可以替代DW检验。当样本量不是很大时,LM检验统计量的临界值与卡方分布的临界值差距较大,不能使用标准卡方临界值。在LM检验中,通常通过对最高阶滞后项系数进行t检验以确定自相关的阶数,但LM检验中最高阶滞后项系数的t统计量与标准t分布有较大差距,也不能用t分布临界值。 | 叶宗裕 王卫杰 | 2019 | 统计与信息论坛2019，34，9： | 2 |
| 4 | 基于互相关系数的二元随机过程伪回归探讨显示文摘通过对样本互相关系数分布的讨论,特别是其方差的变化,分析了伪回归产生的原因.结论是二元随机过程X,Y存在自相关性或非平稳等情况,导致样本互相关系数的方差变大,从而以一定的规则来判定时产生错判;其次,针对伪回归产生的原因,提出了避免伪回归现象的办法;通过模拟分析和实证分析说明了方法的可行性及结论的正确性. | 刘薇 常振海 张德生 | 2015 | 山西大学学报(自然科学版)2015，38，3： | 2 |
| 5 | HAC法在平稳过程之间伪回归中的适用性研究显示文摘通过蒙特卡罗模拟技术揭示各种HAC法在平稳过程伪回归中的适用性。研究发现,与核权函数HAC相比,预白化HAC法具有明显的优势;进一步的研究表明相对于被解释变量的持久性,解释变量的持久性对HAC的影响较大;当数据过程是高阶自回归过程时,在样本容量不是很大的情况下预白化方法的拒绝率会随着阶数增加而增大,只有在样本容量较大和BIC信息准则情况下预白化HAC的拒绝率才接近检验水平。 | 刘汉中 李陈华 | 2013 | 统计与信息论坛2013，28，9： | 1 |
| 6 | 自助法修正的预白化HAC在平稳过程之间伪回归中的应用显示文摘传统预白化HAC法存在有限样本偏差,导致在相互独立的平稳过程回归中存在较高的伪回归概率.本文提出利用自助法减少其有限样本偏差,从而降低伪回归概率.同时,通过与一阶偏差修正的预白化HAC法的比较分析,发现自助法修正的预白化HAC不仅能减少偏差和降低伪回归概率,而且在GARCH类异方差和高阶自回归数据过程中具有更好的稳健性. | 杨水根 刘汉中 | 2016 | 系统工程理论与实践2016，36，7： | 1 |
| 7 | 中值无偏修正的预白化HAC法在伪回归中的应用显示文摘传统预白化HAC法存在有限样本偏差,使得平稳过程之间回归时存在伪回归.本文利用一阶和高阶的中值无偏估计对传统预白化HAC进行修正,通过修正的预白化HAC对t统计量标准误进行调整,从而进一步研究其在平稳过程之间伪回归中的适用性.研究表明:第一,中值无偏修正的预白化HAC法能减少长期方差的有限样本偏差并能降低伪回归概率;第二,修正的预白化HAC对持久性、GARCH类异方差和非正态随机新息等都具有稳健性. | 刘汉中 刘广 | 2018 | 系统工程理论与实践2018，38，5： | 0 |
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