本文關鍵詞：貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸及其在EVA分析中的應用

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【摘要】：傳統(tǒng)最小二乘估計法只關心協(xié)變量對響應變量均值的影響,而分位數(shù)回歸方法考慮了在不同分位點水平下協(xié)變量對響應變量的影響。與頻率統(tǒng)計方法相比,采用貝葉斯參數(shù)估計法對分位數(shù)回歸進行估計更具有穩(wěn)健性。本文將貝葉斯分位數(shù)回歸方法與自適應Lasso變量選擇方法結合,引入了貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型進行探索研究,并應用于上市公司經濟增加值(EVA)影響因素的實證研究。第一章為緒論,指出貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型的研究背景及意義,并對其進行了相關文獻回顧,同時對本文的研究內容和創(chuàng)新點進行了總結。第二章對貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸的基本思想和原理進行闡述,然后基于非對稱拉普拉斯分布(ALD分布)的擾動項假設,推導出模型各個參數(shù)的全條件后驗分布,并構建Gibbs抽樣。第三章通過幾個馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬檢驗貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計效果。首先,與貝葉斯Lasso分位數(shù)回歸模型、分位數(shù)回歸模型進行比較檢驗其參數(shù)估計效果。進一步,在不同擾動項假設和不同樣本量下進行模擬來比較檢驗其參數(shù)估計效果。通過模擬比較發(fā)現(xiàn),基于ALD分布擾動項假設下的貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸方法的參數(shù)估計效果較好。第四章是實證研究部分。本部分以滬深A股上市公司的經濟增加值及其影響因素為研究對象,構建貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型。實證結果表明,凈資產收益率、總資產收益率、固定資產比率、存貨周轉率、長期資本負債率、已獲利息倍數(shù)對上市公司經濟增加值影響最大。自適應Lasso方法剔除了其他11個變量。最后,根據(jù)文章實證部分得出的結果提出了相關的建議。第五章總結了研究結論并根據(jù)本文方法的局限性,提出了研究展望。
【關鍵詞】：貝葉斯估計 自適應Lasso 分位數(shù)回歸 ALD分布 經濟增加值
【學位授予單位】：閩南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 文獻綜述12-16
• 1.2.1 分位數(shù)回歸的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 貝葉斯分位數(shù)回歸的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 自適應Lasso變量選擇方法的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 經濟增加值的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究內容16-17
• 1.4 論文的創(chuàng)新點17-18
• 第2章 貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型的原理18-30
• 2.1 基于ALD分布的貝葉斯分位數(shù)回歸模型介紹18-21
• 2.2 基于ALD分布的貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模型介紹21-23
• 2.3 各參數(shù)全條件后驗分布推導23-27
• 2.4 Gibbs抽樣的構建27-30
• 第3章 貝葉斯自適應Lasso分位數(shù)回歸模擬研究30-38
• 3.1 QR、BLQR、BALQR三種模型的模擬比較30-34
• 3.2 四種不同擾動項假設下BALQR方法的模擬比較34-35
• 3.3 不同樣本量下BALQR方法的模擬比較35-38
• 第4章 上市公司EVA影響因素實證研究38-46
• 4.1 EVA指標的內涵38
• 4.2 EVA影響因素指標選取38-40
• 4.3 實證分析40-44
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來源及預處理40-42
• 4.3.2 EVA影響因素相關性檢驗42-43
• 4.3.3 模型估計43-44
• 4.4 結論與建議44-46
• 第5章 研究總結與展望46-48
• 5.1 研究總結46
• 5.2 研究展望46-48
• 參考文獻48-52
• 附錄1 第三章模擬R語言程序代碼52-56
• 附錄2 第四章實證R語言程序代碼56-58
• 致謝58-60
• 攻讀碩士學位期間完成的論文60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 倪中新;薛文駿;;投資者情緒是導致我國投資者對市場信息出現(xiàn)反應偏差的原因嗎:基于貝葉斯分位數(shù)回歸模型的研究[J];區(qū)域金融研究;2014年07期

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本文編號：772001