2023年, 第39卷, 第1期　刊出日期：2023-02-26

  

• 全选
  |

• Select
  一类狄氏型变换及其联系的马氏过程

  孟进, 张静

  应用概率统计. 2023, 39(1): 1-9. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.001

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  本文研究一类狄氏型变换.我们给出狄氏型变换后的二次型是拟正则狄氏型的充分条件,分别讨论关于二阶微分算子和伪微分算子所对应的狄氏型的狄氏型变换,得到变换前后拟正则狄氏型对应的马氏过程间的关系.
  
• Select
  右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计

  刘慧馨

  应用概率统计. 2023, 39(1): 10-26. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.002

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形, 提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的, 模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量.为了估计模型中的系数矩阵, 本文提出一个两阶段方法,先对数据进行逆概率删失加权(IPCW), 再用SESS算法求解一个稀疏降秩回归问题.本文通过数值模拟, 验证了所提方法的有效性.最后将该方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集.
  
  
• Select
  利用CATE曲线选择最优治疗方案

  韩开山, 周晓华

  应用概率统计. 2023, 39(1): 27-52. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.003

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  本文基于因果推断理论,提出根据病人的生物标记物进行最优治疗方案选择的统计方法. 这种方法是基于CATE(conditional average treatment effect)曲线以及CATE曲线的置信带(SCB)的. CSTE曲线表示给定生物标记物(协变量)的条件下,处理组的条件平均处理效应. 同时,CATE曲线及其SCB可以被用于对特定的治疗方案选择适宜的病人.文中利用B样条方法估计CATE曲线及其CSB, 并推导了其近似大样本性质.文中还通过模拟比较研究了CATE曲线的置信带的有限样本性质,并阐述了CATE曲线及其置信带在真实数据中如何选择最优治疗方案.
  
• Select
  半变系数固定效应面板数据模型研究PM2.5与气候因素之间的动态关系#br#

  胡雪梅, 卢婵婵 , 杨艳林

  应用概率统计. 2023, 39(1): 53-72. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.004

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  本文提出了一个半变系数固定效应面板数据模型来探索五个城市-----北京、成都、广州、上海和沈阳的PM2.5与五个气候因素:累积风速、气压、露点、温度和每小时降雨量之间的动态关系, 其中,PM2.5是决定能见度的关键因素, 对公众健康构成严重威胁. 随后,我们将多元局部线性拟合、转换方法与剖面似然相结合,建立了参数向量和变系数函数向量的半参数固定效应估计. 最后,展示了这五个城市2015年的估计动态关系.所提出的方法也可推广到经济和金融等其他领域的面板数据分析.
  
• Select
  相依稳健t过程函数型ANOVA模型

  张晨, 王占锋, 吴耀华

  应用概率统计. 2023, 39(1): 73-92. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.005

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  随着数据的多元化和复杂化,函数型ANOVA模型已经被越来越多的学者研究并应用到各行各业.为了减弱模型对于离群值的敏感度,
  本文对于相依的多元响应变量提出了一种相依稳健t过程函数型ANOVA模型.为了刻画变量之间的相依性和保证协方差函数的正定性,本文引入了随机效应变量和卷积方法构造了一个协方差函数. 另外,模型中引入了随机效应函数去描述研究对象的个体特征. 统计性质,例如稳健性和信息相合性在本文中也得到了相应的研究,并通过数值模拟和实例分析来验证此模型的可行性.
  
• Select
  具有厚尾分布的varphi混合相依随机变量样本均值的收敛速度#br#

  唐福全, 韩东

  应用概率统计. 2023, 39(1): 93-100. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.006

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  本文研究了varphi混合相依随机变量在有限均值和无穷方差下样本均值的收敛速度.将样本均值分解为主部均值和尾部均值之和,
  我们不仅得到了样本均值的收敛速度,而且证明了主部均值的收敛速度快于尾部均值的收敛速度.
  
• Select
  广义保费原理下带违约风险的最优再保险设计

  陈陶, 李智明, 吴黎军, 胡亦钧

  应用概率统计. 2023, 39(1): 101-116.

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  本文在广义保费原理下通过最小化保险公司总风险暴露的VaR风险测度, 研究了带有违约风险的最优再保险设计.假设保费原理满足分布不变性、风险加载性和保停止损失序,得到了最优再保险策略的一般形式, 即分层再保险. 特别地,当保费原理为扭曲保费原理和荷兰保费原理时, 分别给出具体的最优再保险策略.最后通过数值算例来演示上述方法.
  
• Select
  带耦合时序网络、重要性节点识别及投资组合研究-----以股票市场为例#br#

  赵霞, 许澜涛, 孙晓, 李会会, 王佳琪

  应用概率统计. 2023, 39(1): 117-131. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.008

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  时序网络可以更好地描述复杂网络中节点拓扑结构的动态演变. 考虑到节点在不同时间层的相互影响及多层网络中的层间时序关联耦合关系,本文提出了一种基于向量自回归VAR模型的带耦合时序网络,研究网络的构建过程及性质, 并将其应用于纳斯达克100、标普500、深证100和上证180四个股票市场的实证分析. 结果表明:与已有模型比如文献15及16相比,本文提出的带耦合时序网络模型无论在重要性节点识别的分辨率,还是投资组合的内样本及外样本表现上, 都具有明显的优势.同时本文还基于重要性节点序列探讨了``外围''股票的确定方法.这些研究可进一步丰富时序网络理论, 为金融市场研究提供新的技术工具.
  
• Select
  一种基于鞅差散度的纵向数据降维方法

  汪红霞, 房丽云, 卜士杰, 许佩蓉

  应用概率统计. 2023, 39(1): 132-158. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-4268.2023.01.009

  摘要 ( ) PDF全文 ( ) 可视化 收藏

  变量间的相关性和同一个体多次观测之间的相关性是纵向数据集两大固有特点, 这两种相关性包含纵向数据的许多重要信息.本文借鉴矩阵值数据的降维思想, 利用这两种相关性对纵向数据进行降维,提出一种基于鞅差散度的充分维数折叠降维方法. 理论上,该降维准则在总体形式下能找到中心均值维数折叠子空间,实现时间和变量两个维度的同时降维, 基于其样本形式得到的中心均值维数折叠子空间的估计具有n相合性. 算法上,通过引入Kronecker乘积假定, 将降维过程转化为带约束的低维优化问题,从而可以用成熟的非线性优化算法快速求解. 进一步地,本文提出一种相合的BIC准则自适应地确定结构维数. 相较于文献中的降维方法,数值模拟表明所提方法不仅能快速实现,而且在中心均值维数折叠子空间的估计和结构维数的确定上有更高的准确度.最后, 本文通过原发性胆汁性肝硬化临床数据的实证分析验证了所提方法的有效性.