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- All Subjects: Regression Analysis
- Creators: Liang, Bing
- Creators: Kao, Ming-Hung
- Status: Published
Description
A least total area of triangle method was proposed by Teissier (1948) for fitting a straight line to data from a pair of variables without treating either variable as the dependent variable while allowing each of the variables to have measurement errors. This method is commonly called Reduced Major Axis (RMA) regression and is often used instead of Ordinary Least Squares (OLS) regression. Results for confidence intervals, hypothesis testing and asymptotic distributions of coefficient estimates in the bivariate case are reviewed. A generalization of RMA to more than two variables for fitting a plane to data is obtained by minimizing the sum of a function of the volumes obtained by drawing, from each data point, lines parallel to each coordinate axis to the fitted plane (Draper and Yang 1997; Goodman and Tofallis 2003). Generalized RMA results for the multivariate case obtained by Draper and Yang (1997) are reviewed and some investigations of multivariate RMA are given. A linear model is proposed that does not specify a dependent variable and allows for errors in the measurement of each variable. Coefficients in the model are estimated by minimization of the function of the volumes previously mentioned. Methods for obtaining coefficient estimates are discussed and simulations are used to investigate the distribution of coefficient estimates. The effects of sample size, sampling error and correlation among variables on the estimates are studied. Bootstrap methods are used to obtain confidence intervals for model coefficients. Residual analysis is considered for assessing model assumptions. Outlier and influential case diagnostics are developed and a forward selection method is proposed for subset selection of model variables. A real data example is provided that uses the methods developed. Topics for further research are discussed.
ContributorsLi, Jingjin (Author) / Young, Dennis (Thesis advisor) / Eubank, Randall (Thesis advisor) / Reiser, Mark R. (Committee member) / Kao, Ming-Hung (Committee member) / Yang, Yan (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2012
Description城投债是地方政府投融资平台作为发行主体发行的债券，所融资金多被投入地方政府基础设施建设或者公益性项目，拥有地方政府信用的隐性担保。城投债在一定程度上缓解了地方政府在城市发展过程中资金的短缺问题，在我国城市化进程，促进当地经济发展，引导产业转型升级等方面做出了重大贡献。 随着城投债不断发展，代表城投债信用风险的主要考量点-城投债信用利差愈发备受关注。因为无论是城投债的承销机构，还是城投债的投资机构，包括涉及到城投债风险管控的政策制定部门，都会关注到城投债信用利差，那么影响城投债信用利差的影响因素有哪些呢，这些影响因素有哪些是对城投债信用利差有显著影响呢。 本文首先对城投债相关理论概念，包括政府投融资平台、城投债概念以及相关文献综述做了介绍；并指出了之前研究的一些不足之处等问题。同时对城投债的发展概况做了简要描述并进行了相关统计；其次针对影响城投债信用风险的相关因素进行了详细的分析，主要包括宏观经济因素分析、地方政府影响因素分析、发债主体影响因素分析和债项自身影响因素分析；通过分析每一种影响因素的具体情况，假设相关因素与信用利差的关系。然后再提取二手数据通过实证验证回归分析的方法分别验证假设是否成立，找出影响城投债信用风险的主要共同影响因素，同时得出影响最为强烈的几种因素。最后根据上述分析得出的相关结论， 提出防范与降低城投债信用风险的对策和建议。 该研究一方面引导市场正视城投债信用利差的各种因素，明确我们平时认为的影响因素和理论研究得出的影响因素是否一致；继而找到影响城投债信用利差的关键因素，供城 投债承销机构及投资机构做参考，同时提示城投债风险防范应重点关注的核心问题，为防范和降低城投债风险提供重要参考。
ContributorsLi, Juhui (Author) / Gu, Bin (Thesis advisor) / Liang, Bing (Thesis advisor) / Wang, Tan (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2019
Description
Bayesian Additive Regression Trees (BART) is a non-parametric Bayesian model
that often outperforms other popular predictive models in terms of out-of-sample error. This thesis studies a modified version of BART called Accelerated Bayesian Additive Regression Trees (XBART). The study consists of simulation and real data experiments comparing XBART to other leading algorithms, including BART. The results show that XBART maintains BART’s predictive power while reducing its computation time. The thesis also describes the development of a Python package implementing XBART.
that often outperforms other popular predictive models in terms of out-of-sample error. This thesis studies a modified version of BART called Accelerated Bayesian Additive Regression Trees (XBART). The study consists of simulation and real data experiments comparing XBART to other leading algorithms, including BART. The results show that XBART maintains BART’s predictive power while reducing its computation time. The thesis also describes the development of a Python package implementing XBART.
ContributorsYalov, Saar (Author) / Hahn, P. Richard (Thesis advisor) / McCulloch, Robert (Committee member) / Kao, Ming-Hung (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2019
Description近年来，中国内地FOF业务发展迅速，但在业务发展初期的实践中，FOF管理人在遴选基金资产和预测其未来收益等方面遇到诸多困难，传统的FOF组合构建技术往往不理想。本文借鉴海外因子配置相关理论，尝试通过归因分析基金的收益来源，寻找能深度刻画基金经理管理能力的特质因子，创新性地提出了基于权益类基金的特质因子构建FOF组合的新方法。本文选择100家权益类私募基金，通过因子拆解剥离了市场、行业、风格等共同影响因素，遴选出特质因子表现更优的基金经理，而不是仅仅选择过往业绩好的基金经理，并基于特质因子构建一组FOF组合，与此同时，运用传统方法构建基于基金资产的另一组FOF组合，对比两种组合方法的组合绩效，实证结果显示基于特质因子的FOF组合绩效更优。本文进一步运用转移概率矩阵和相关性分析，找到了基于特质因子的FOF组合绩效更优的证据，即特质因子延续性更好和相关性更低。与基于基金资产的FOF组合配置传统方法相比，由于基金的特质因子延续性更好，运用历史数据预测未来收益的确定性相对更好；基金的特质因子之间的相关性低，大幅增强了FOF组合配置的稳定性和分散性。总体来讲，基于特质因子的FOF组合配置方法为FOF管理人提供了一个更量化、更有效、更稳健的组合配置新路径，能有效提升FOF组合配置的绩效。
关键词: FOF、因子投资、组合配置、特质因子
关键词: FOF、因子投资、组合配置、特质因子
ContributorsLi, Jie (Author) / Zhu, Hongquan (Thesis advisor) / Yan, Hong (Thesis advisor) / Liang, Bing (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2020
Description当前，民营企业已成为中国重要支撑力量，而未来5到10年，约有300多万家民营企业面临传承困境。但学术研究领域在传承整体框架、配套机制建设方面有完整论述、有成功案例的所见不多。首先，针对以上民营企业的传承现状，本文将研究、回答五个问题：1、成功传承的标准和要素是什么？2、传承模式有哪几种，每种模式配套的传承机制是什么，该如何建立？3、民营企业应选择何种传承模式，如何选择？4、民营企业的整套传承方案如何落地搭建？5、是否有普适性的、可借鉴的民营企业传承模型，包含哪些要素？
其次，本文主要使用文献研究、案例研究、实证分析，选取中、美、德、日四家不同传承阶段、不同传承模式的知名民营企业，对其传承情况进行深入研究。在此基础上，归纳总结出传承的关键要素，对前述五个问题进行系统解答。同时，本文创新性地结合理论研究、案例研究及企业实践，提出适合我国大部分民营企业的传承全周期管理框架。
最后，根据以上研究，本文总结出关于中国民营企业传承的八大结论及建议：1、本质：权力的交接和义务的传递；2、两大风险：继任风险（继任人的能力要求）、代理风险（继任人对企业核心理念的意愿/忠诚度）；3、降低风险的四大机制：领袖锻造、人才梯队、管控治理、激励机制；4、两大成功要素：“选领袖”和“建机制”；5、四大机制是并行推进、相辅相成的，要尽早构建、持续优化；6、三大模式：家族成员继承、内生培养经理人、外聘职业经理人；7、民营企业传承模型包含七大要素、五大步骤；8、民营企业在制定传承方案时，除了要注意传承模型中的要素，还要注意其他关键要素。
其次，本文主要使用文献研究、案例研究、实证分析，选取中、美、德、日四家不同传承阶段、不同传承模式的知名民营企业，对其传承情况进行深入研究。在此基础上，归纳总结出传承的关键要素，对前述五个问题进行系统解答。同时，本文创新性地结合理论研究、案例研究及企业实践，提出适合我国大部分民营企业的传承全周期管理框架。
最后，根据以上研究，本文总结出关于中国民营企业传承的八大结论及建议：1、本质：权力的交接和义务的传递；2、两大风险：继任风险（继任人的能力要求）、代理风险（继任人对企业核心理念的意愿/忠诚度）；3、降低风险的四大机制：领袖锻造、人才梯队、管控治理、激励机制；4、两大成功要素：“选领袖”和“建机制”；5、四大机制是并行推进、相辅相成的，要尽早构建、持续优化；6、三大模式：家族成员继承、内生培养经理人、外聘职业经理人；7、民营企业传承模型包含七大要素、五大步骤；8、民营企业在制定传承方案时，除了要注意传承模型中的要素，还要注意其他关键要素。
ContributorsCao, Jianwei (Author) / Huang, Xiaochuan (Thesis advisor) / Liang, Bing (Thesis advisor) / Cheng, Shijun (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2020