项目名称: 区间计量经济模型及其在经济分析和金融市场的应用研究

项目编号: No.71201161

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 管理科学与工程

项目作者: 韩艾

作者单位: 中国科学院数学与系统科学研究院

项目金额: 22万元

中文摘要: 本项目研究区间计量经济模型及其在经济分析和金融市场的应用。传统计量模型对点样本建模,但区间样本比点样本含有更丰富的信息。区间计量模型建立直接对区间样本建模、对区间总体进行统计推断的计量理论体系;基于区间样本较点样本的信息优势,区间计量模型将提高传统计量建模技术的统计推断效率和预测精度,推动计量经济理论的发展。区间计量模型可应用于测算金融市场风险、预测重要经济变量,为政府和相关行业的企业提供分析工具和决策支持。具体研究内容包括:(1)建立区间计量模型体系,包括区间时间序列、区间横截面以及区间面板变量等三个计量模型子体系,并分别建立线性、非线性和联立方程等多种模型形式(2)提出区间计量模型的多种参数估计方法(3)建立区间计量模型参数的多种假设检验方法并证明估计量的渐进有效(4)应用区间计量模型对我国外资外贸、国际大宗商品期货价格、外汇市场、全球主要股指等经济分析与金融市场问题进行建模与预测。

中文关键词: 区间数;渐进有效;非参数;区间单位根过程;区间向量

英文摘要: Econometrics has been concerned with point-valued data modeling. The proposed research is a first attempt to model the dynamics of interval-valued data. There is a large body of interval-valued observations in economics and finance, which often contain richer information than point-based observations since an interval number captures both 'range' and 'level' characteristics of the underlying probability space. Also, interval forecasts maybe of direct interest in practice. The informational advantage of interval data can be exploited for more efficient econometric estimation and inference. To forecast intervals and to explore the potential gain of using interval data over using point-valued data, the proposed research will develop a novel methodology of interval modeling in econometrics, for interval-valued time series data, interval-valued cross-sectional data and interval-valued panel data, by which one can use the observed interval data to infer the population of random intervals, and to use it for forecasts and other applications in economics and finance. As a counterpart of traditional point-based econometrics, the novel theory includes a new class of conditional interval models corresponding to the three categories of interval data aforementioned, the corresponding asymptotic theories for estimation, test

英文关键词: interval data;asymptotic efficiency;non-parametric;unit root interval process;interval vector

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

时间序列计量经济学
专知会员服务
47+阅读 · 2022年4月8日
中国人工智能的发展现状及未来发展趋势,20页ppt
专知会员服务
134+阅读 · 2022年3月26日
AI 参考架构及其在金融行业的应用,IBM12页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2022年3月23日
【开放书】数据科学经济金融应用,357页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2022年3月10日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年7月2日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
144+阅读 · 2021年2月3日
【经典书】统计学理论,925页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年12月6日
金融反欺诈的底层逻辑
人人都是产品经理
1+阅读 · 2022年3月23日
从0到1,搭建经营分析体系
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年3月6日
基于深度学习的金融指数基金设计
专知
3+阅读 · 2022年2月26日
定价模型,该如何做分析?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年2月21日
金融风控背后的技术综述
七月在线实验室
45+阅读 · 2019年2月28日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
刘志明 | 知识图谱及金融相关
开放知识图谱
13+阅读 · 2017年12月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月21日
Arxiv
15+阅读 · 2021年11月19日
Arxiv
37+阅读 · 2021年9月28日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
Arxiv
31+阅读 · 2018年11月13日
Arxiv
21+阅读 · 2018年5月23日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
时间序列计量经济学
专知会员服务
47+阅读 · 2022年4月8日
中国人工智能的发展现状及未来发展趋势,20页ppt
专知会员服务
134+阅读 · 2022年3月26日
AI 参考架构及其在金融行业的应用,IBM12页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2022年3月23日
【开放书】数据科学经济金融应用,357页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2022年3月10日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年7月2日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
144+阅读 · 2021年2月3日
【经典书】统计学理论,925页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年12月6日
相关资讯
金融反欺诈的底层逻辑
人人都是产品经理
1+阅读 · 2022年3月23日
从0到1,搭建经营分析体系
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年3月6日
基于深度学习的金融指数基金设计
专知
3+阅读 · 2022年2月26日
定价模型,该如何做分析?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年2月21日
金融风控背后的技术综述
七月在线实验室
45+阅读 · 2019年2月28日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
刘志明 | 知识图谱及金融相关
开放知识图谱
13+阅读 · 2017年12月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员