时间序列模型中的若干结构性检验问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71571110
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.7万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0105.管理统计理论与方法
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

On account of some drawbacks in the tests for structural changes, this project is to combine nonparametric method with bootstrap as well as quantile regression to improve the size and power properties of testing structural changes, and to construct robust tests for structural changes in conditional distributions. The research topics in the project include:(1)Based on Juhl and Xiao(2005),we propose a generalized U-statistic with good size and monotonic power.(2)we propose a general testing procedures to improve size and power in traditional tests for structural changes by combining nonparametric method with bootstrap.(3) We propose tests for structural change in conditional distributions via quantile regressions. the tests are based upon the cumulative sums of generalized residuals from quantile regressions and can apply to a wide range of dynamic models, including time series regressions with m.d.s. errors, as well as models with serially correlated errors.(4) We directly test structural changes in conditional distributions by constructing empirical processes in functional and topological space. Some Monte Carlo simulation experiments are made in these topics and some comparisons are made with other commonly used tests as well.
针对目前结构性检验中所存在的问题,本课题将结合非参数、Bootstrap以及分位数等方法来改进结构性检验的尺度和功效问题,并将从整个条件分布上来对结构性变化进行检验,从而提高模型的稳健型。具体包括:(1)在 Juhl 和Xiao(2005)的基础上,提出更一般的具有好的尺度(Size)和功效的U统计量。(2)结合非参数与Bootstrap方法来同时改进传统结构检验模型中的尺度与功效问题。(3)从分位数视角,来构建条件分布模型的结构性检验。(4)在泛函拓扑空间,基于经验过程来直接构建条件分布的结构性检验。在每个研究议题中,我们将探讨有限样本下的Monte Carlo 模拟表现,并将与传统各类相近的结构性检验方法进行比较,评价其优越性。

结项摘要

针对当前计量建模结构变化检验中所存在的问题,本课题结合了非参数、Bootstrap以及分位数等方法来改进结构变化检验的尺度和功效问题,并从整个条件分布上来对结构变化进行检验,从而提高模型的稳健型。具体包括:(1)在 Juhl 和Xiao(2005)的基础上,提出了更一般的具有好的尺度(Size)和功效的U统计量。(2)结合非参数与Bootstrap方法来同时改进传统结构变化检验模型中的尺度与功效问题。(3)从分位数视角,构建了条件分布模型的结构变化检验。(4)在泛函拓扑空间,基于经验过程直接构建了条件分布的结构变化检验。在每个研究子课题中,我们探讨了有限样本下的Monte Carlo 模拟表现,并与传统各类相近的结构变化检验方法进行比较,评价其优越性。 本项目的重要科学意义在于:第一,完善和丰富了理论计量的检验方法。第二,提高了检验方法在实证分析中的适用性。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Square-root lasso for high-dimensional sparse linear system with weakly dependent errors
具有弱相关误差的高维稀疏线性系统的平方根套索
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Time Series Analysis
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    FANG XIE;ZHIJIE XIAO
  • 通讯作者:
    ZHIJIE XIAO
Testing for Changing Volatility
测试变化的波动性
  • DOI:
    10.1111/ectj.12108
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    The Econometrics Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jilin Wu;Zhijie Xiao
  • 通讯作者:
    Zhijie Xiao
Testing for structural changes in linear regressions with time-varying variance
测试具有时变方差的线性回归中的结构变化
  • DOI:
    10.1080/03610926.2019.1609038
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Theory and Methods
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Erhua Zhang;JilinWu
  • 通讯作者:
    JilinWu
Mincer-Zarnowitz quantile and expectile regressions for forecast evaluations under aysmmetric loss functions
非对称损失函数下预测评估的 Mincer-Zarnovitz 分位数和期望回归
  • DOI:
    10.1002/for.2462
  • 发表时间:
    2017-09-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF FORECASTING
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Guler,Kemal;Ng,Pin T.;Xiao,Zhijie
  • 通讯作者:
    Xiao,Zhijie
A Powerful Test for Changing Trends in Time Series Models
时间序列模型变化趋势的强大测试
  • DOI:
    10.1111/jtsa.12282
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    Journal of Time Series Analysis
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Wu Jilin;Xiao Zhijie
  • 通讯作者:
    Xiao Zhijie

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其他文献

钢轨高速打磨试验台的切向磨削力修正方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭俊;金学松;秦大勇;肖志杰
  • 通讯作者:
    肖志杰
我国液化石油气运输安全事故预防与应急对策研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国安全生产科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖志杰;张江华;赵来军
  • 通讯作者:
    赵来军
我国食用农产品无缝隙化安全监管体系研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    当代经济管理
  • 影响因子:
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  • 作者:
    唐小平;肖志杰;赵来军
  • 通讯作者:
    赵来军
上海化工物流发展战略研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    物流技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张江华;赵来军;肖志杰
  • 通讯作者:
    肖志杰

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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