传统思想经济管理论文提纲

论文题目：高维非线性混频数据模型及应用研究

摘要：在大数据时代,随着信息科学与计算机技术的快速发展,使得海量多源数据的收集与存储方便易行。在多源数据融合建模中,常常遇到观测频率不一致的混频时间序列数据,由此带来了关于混频数据的影响模式探讨和精准预测研究。由于传统回归模型建立在同频数据基础之上,往往需要对混频数据进行同频化处理,这样导致大量高频信息损失。混频数据抽样（MIDAS,MIxed DAta Sampling）模型的提出,为直接使用原始混频变量进行建模分析提供了可能。进一步,随着经济管理领域中研究问题复杂性的增加,出现了许多现有混频数据模型难以有效解决的反向、高维、非线性等类型的混频数据分析问题。有效解决此类数据建模过程中的技术难题,拓展混频数据分析方法,对于推广使用混频数据模型以及探索经济管理领域中复杂影响模式等,具有重要的理论意义和应用价值。基于此,本文选取“高维非线性混频数据模型及应用研究”这一研究主题,综合应用统计学、经济学、金融学和管理学等学科知识,采取理论分析、数值模拟和应用研究相结合的范式,将现有的混频数据分析方法从“正向”拓展至“反向”、从“低维”拓展至“高维”、从“线性”拓展至“非线性”,从而分别建立相应的反向有约束混频数据模型、组惩罚混频数据模型以及神经网络混频数据模型等,并将这些模型应用于现实经济管理问题的解决。论文的具体工作和主要创新如下:（1）建立反向有约束混频数据模型（RR-MIDAS,Reverse Restricted MIDAS）,用于解决使用低频信息预测高频变量的反向混频数据问题,同时不受频率倍差限制,能够适用于更一般的混频数据情形。首先,借助MIDAS模型中的权重约束思想和RU-MIDAS（Reverse Unrestricted MIDAS）模型中的分时期结构理论,给出RR-MIDAS模型构建过程中频率对齐、分时期处理、权重约束、参数估计以及多步向前预测等完整步骤。其次,使用Monte Carlo数值模拟考察RR-MIDAS模型的有效性,通过比较小、中、大频率倍差水平下RR-MIDAS模型与RU-MIDAS模型和HF模型的拟合与预测差异,结果表明前者具有最优的预测表现。最后,将RR-MIDAS模型应用于中国和美国的市场化利率预测,同样证实了该模型具有很好的预测能力,并且能够反映变量间的实时动态影响关系。（2）建立组惩罚（正向/反向）无约束混频数据模型（GP-（R）U-MIDAS,Group Penalized（Reverse）Unrestricted MIDAS）,用于解决具有高维特征的混频数据分析问题,兼顾频率对齐和多阶滞后操作产生的组效应,能够实现混频数据分析、变量降维、参数估计和关键变量识别,同时增强解释能力与预测能力。首先,将组LASSO、组SCAD和组MCP等组惩罚函数引入到（R）U-MIDAS模型框架下,建立GP-（R）U-MIDAS模型,并给出模型设置、参数估计、组变量选择与多步向前预测等完整建模过程。其次,使用Monte Carlo数值模拟考察GP-（R）UMIDAS模型有效性,通过比较不同变量作用机制以及不同频率倍差情形下,GP-（R）U-MIDAS模型与P-（R）U-MIDAS模型、FC-（R）U-MIDAS模型以及（R）UMIDAS模型的变量选择、拟合与预测差异,结果表明前者在存在组效应情形下显著优于其他模型。最后,将GP-U-MIDAS模型和GP-RU-MIDAS模型分别应用于季度GDP预测和资产定价研究中,同样证实了GP-（R）U-MIDAS模型的预测表现显著优于其他比较模型,并且能够在探讨变量间影响机制的同时识别出关键影响因子。（3）建立神经网络（有约束/无约束）混频数据模型（ANN-（U-）MIDAS）,用于探讨原始混频数据中潜在的非线性影响模式,能够充分利用高频有效信息,同时充分发挥机器学习中的数据驱动与自适应学习能力。首先,将（U-）MIDAS方法引入至ANN模型框架下,建立ANN-（U-）MIDAS模型,并给出包括模型设置、参数估计以及多步向前预测等在内的完整建模过程。其次,使用Monte Carlo数值模拟考察ANN-（U-）MIDAS模型有效性,通过比较ANN-（U-）MIDAS模型与基准的ANN模型和（U-）MIDAS模型之间的拟合效果与预测能力,发现ANN-（U-）MIDAS模型表现最优。最后,将ANN-（U-）MIDAS模型应用于使用低频宏观经济变量和高频金融市场信息预测月度通货膨胀率的研究中,实证结果证实了ANN-（U-）MIDAS模型具有最优的拟合与预测表现,能够有效解决非线性混频数据问题。本文研究工作,对于经济管理领域中出现的反向、高维、非线性等混频数据分析问题,在现有研究基础上,对经典的（U-）MIDAS模型进行了有意义的拓展,建立一系列全新的混频数据分析模型与方法,充实了混频数据理论研究内容,丰富了混频数据应用研究工具。同时,选取经济管理领域中的常见问题,在混频数据框架下开展相关主题研究,致力于提高研究结果的解释能力与预测精度,从而帮助政策制定者和投资者及时把握市场变化趋势,深度了解市场运行机制,最终提高宏观审慎监管能力、提升投资决策和管理水平。

关键词：混频数据;高维变量;非线性模式;MIDAS模型;RR-MIDAS模型;GP-U-MIDAS模型;GP-RU-MIDAS模型;ANN-U-MIDAS模型;ANN-MIDAS模型

学科专业：工商管理

致谢

摘要

abstract

第1章 绪论

1.1 选题背景与研究意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究问题

1.1.3 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 正向混频数据分析方法研究现状

1.2.2 反向混频数据分析方法研究现状

1.2.3 高维混频数据分析方法研究现状

1.2.4 非线性混频数据分析方法研究现状

1.3 主要创新与结构安排

1.3.1 主要创新

1.3.2 结构安排

第2章 混频数据模型与研究进展

2.1 有约束混频数据模型

2.1.1 MIDAS模型

2.1.2 拓展形式

2.1.3 模型评价

2.2 无约束混频数据模型

2.2.1 U-MIDAS模型

2.2.2 拓展形式

2.2.3 模型评价

2.3 反向无约束混频数据模型

2.3.1 RU-MIDAS模型

2.3.2 模型评价

2.4 本章小结

第3章 反向有约束混频数据模型及应用

3.1 问题提出

3.2 RR-MIDAS模型构建

3.2.1 频率对齐

3.2.2 分时期处理

3.2.3 多项式权重约束

3.2.4 非线性最小二乘估计

3.2.5 多步向前预测

3.3 数值模拟

3.3.1 数据生成

3.3.2 实验设计

3.3.3 模型比较

3.3.4 结果讨论

3.4 应用研究

3.4.1 中国市场化利率预测

3.4.2 美国市场化利率预测

3.5 本章小结

第4章 组惩罚混频数据模型及应用

4.1 问题提出

4.2 GP-R(U)-MIDAS模型构建

4.2.1 GP-U-MIDAS模型构建

4.2.2 GP-RU-MIDAS模型构建

4.3 数值模拟

4.3.1 数据生成

4.3.2 实验设计

4.3.3 模型比较

4.4 应用研究

4.4.1 宏观经济与国内生产总值关系研究

4.4.2 高维混频风险因子与资产定价研究

4.5 本章小结

第5章 神经网络混频数据模型及应用

5.1 问题提出

5.2 ANN-(U-)MIDAS模型构建

5.2.1 ANN-U-MIDAS模型设置

5.2.2 ANN-MIDAS模型设置

5.2.3 梯度下降估计

5.2.4 多步向前预测

5.2.5 模型选择

5.3 数值模拟

5.3.1 数据生成

5.3.2 实验设计

5.3.3 模型比较

5.4 应用研究

5.4.1 研究背景

5.4.2 数据描述

5.4.3 模型比较

5.4.4 相对重要性分析

5.4.5 敏感性分析

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.1.1 研究成果

6.1.2 研究意义

6.2 研究展望

6.2.1 不平等问题研究

6.2.2 密度预测问题研究

6.2.3 多源数据融合研究

参考文献