王燕老师4月6日15点正式开始在线访谈

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:37
坛友512002855：尊敬的王老师：
    您好，1.统计学专业的学生如何把自己的专业知识与精算的学习结合起来呢 ...

1、        精算是一门交叉学科，它的理论基础之一是统计，所以精算的学生要学好基础统计课程，打下一个坚实的理论基础。同时精算方向又有它本身的学科特点，有自己的专业课，而且还需要学习经济、金融、会计、计算机等相关课程。所以统计是精算的基础，精算是统计学运用于金融风险分析领域的一个具体分支。
2、        我们的精算方向学生会学习EXCEL-VBA和R语言。同时在统计学院下，还会学习诸如SPSS和SAS等统计专业软件。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:37
坛友yezigege2012：王教授：
    您好！
    目前时间序列分析主要使用什么软件？请您给门推荐几个入门级 ...

主要使用EVIEWS和SAS/ETS模块。
EVIEWS软件比较好获得，而且窗口对话语言降低了使用难度，在学生中使用的人多些。
而SAS软件通常比较难获得，同时编程语言增加了使用的困难，但是在金融，保险，医疗，税务等海量数据场合，SAS海量数据的处理能力，具有无可比拟的优势。所以很多世界大公司使用的是SAS软件。
入门级教材就推荐我写的《应用时间序列分析》这本书吧（（呵呵，我姓王，所以王婆卖瓜）），它确实是为入门级的同学编写的。此书第二版有很多编辑错误，给读者造成了理解障碍，很抱歉！我正在修订第三版。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:37
坛友结实：尊敬的王老师：
    您好，1.统计学是数学的一个分支，数学毕业的学生，从事统计方面的工作，需 ...

1、        需要补充统计学的专业知识，尤其是需要培养统计学的思维。对于学数学的同学来讲，补充统计学的专业知识很简单，让你们跟着老师或者自学一些统计学的专业课估计不是艰难的事情，但是要培养统计学的思维会艰难一些。原来是数学的思维，现在要用概率的思想，从统计的角度看待问题，需要一定的时间转换。
2、        我没有搞过数据挖掘研究，我们学院的王星老师是这方面的专家。具体的软件使用情况你最好咨询王星老师。据我所知，SAS里面有专门的数据挖掘模块，我们的学生则喜欢用R语言。
3、        一个准精算师的培养时间跟个人的努力程度有关。所以我不好说一个明确的时间。一般人大精算专业的学生本科期间可以完成北美精算师基础部分的五门考试和VEE的课程，如果考中国精算师，一个季度通常可以考两门功课，如果一切顺利，2-3年能拿到准精吧。费用方面，SOA的考试费用比较贵，基础五门考下来得700美金左右，而中精考试费用便宜，准精考下来1000多人民币吧。
4、        惭愧，这个问题我没有经验。我是大学毕业直接进入了高校工作，所学专业一直是统计学，所以我不知道从事统计工作需要哪些特殊的专业素质。但我们在培养统计专业学生的时候，强调如下三点：一、扎实的数学和概率统计基础；二、理论联系实际，强调学以致用；三、鼓励学生选修其他专业课程，统计是数据分析工具，需要与其他专业应用背景结合起来，才能发现问题，解决问题。
5、        统计是数据收集、整理和分析的工具与艺术。所以与数据收集（各种调查和实验），整理（制作各种报表和图）与分析（各种统计分析，包含时间序列分析和你提到的数据挖掘）都是统计的工作范畴。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:38
坛友cglee：问三个问题：
1.时间序列分析到底需要多大样本量才能得到相对科学的结论？看到不少文章20、30个 ...

1、        时间序列分析的样本量根据你的数据特征和采取的分析方法的不同有所不同。如果你采用差分的方法，而且数据有季节性，那样本量一定不是20-30个可以做的。但是如果数据平稳，而且是做短期预测，20-30个样本观察值可能足够了。
2、        这个问题前面我回答过了，再回答一次：目前分析时序主要使用EVIEWS和SAS/ETS模块，EVIEWS软件比较好获得，而且窗口对话语言降低了使用难度，在学生中使用的人多些。而SAS软件通常比较难获得，同时编程语言增加了使用的困难，但是在金融，保险，医疗，税务等海量数据场合，SAS海量数据的处理能力，具有无可比拟的优势。所以很多世界大公司使用的是SAS软件。
3、        如果要简单，易上手，我感觉我的教材比较好（呵呵，再次王婆卖瓜）。如果说全面，那就不是一本书可以包含的了，我给我们学院研究生上《统计预测》时用的教材是Walter Enders 写的Applied Econometric Time Series。这本书相对比较全面。

yyyyyy

王老师您好：请问诸如ARIMA模型，在时间序列的预测上确实很好，但是这些模型最后计算的公式很不直观，可以转换成稍微直观点的结果吗？（看了王老师您的《应用时间序列分析》一书受益良多，今天很荣幸能在线请教！）

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:38
坛友wuhui1018：王教授，您好！有问题想请教下您，1：在时间序列分析中，一般作回归分析，都需要先进平稳性 ...

1、        不平稳，又不存在单整这是什么意思？理论上不存在协整关系的数据就不能做协整分析，如果我碰到现有序列不协整的情况，我会考虑是否有其他影响变量没有纳入研究中，除了协整模型，可能还可以考虑VAR（向量自回归）模型。
2、        自相关图和偏自相关图是直观考察序列平稳性和ARIMA模型类型的有用工具，如何看这两个图是否截尾，几阶截尾，一般时序的教材里都会介绍，建议你找一本教材看一下。简单而言，无论是自相关图还是偏自相关图，如果前面有K阶延迟相关系数在两倍标准差之外，这K阶之后的自相关系数或偏自相关系数都在两倍标准差之内，通常可以自相关或偏自相关K阶截尾。自相关系数截尾，通常视为MA模型特征，偏自相关系数截尾，通常为AR模型特征，都不截尾是ARMA模型特征。如果还有问题，随时联络我，我们可以进一步讨论。
3、        我对非寿险没有研究。我们学院孟生旺老师、肖争艳老师、肖宇谷老师对非寿险精算都很有研究。学术研究通常是比较理论的，但也有很多应用研究是使用理论方法解决实际问题。通常对实务数据的研究是以公司委托的研究项目的方式进行，基于公司数据保密的原因，数据分析结果是不方便公开的，所以，你看到的常常是理论方法研究的论文。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:38
坛友peterf：王老师：
您好！
一直在看您主编的教材《应用时间序列分析》，想请教两个问题：

1、        线性时间序列分析是现在的研究主流，分析方法和检验方法都比较成熟。而非线性序列是比比皆是，分析方法和检验方法还不是特别成熟（至少不是非常便捷和放之各种非线性都能用的）。目前非线性研究比较主流的分析方法是汤家豪教授提出的门限自回归方法。这个方法其实就是找到若干门限，在门限与门限之间是假定序列是线性的。所以换言之，目前非线性研究方法实际上就是分段线性。而这个分段不是用时间分段，而是用序列值分段。我个人认为非线性时序的研究是未来的主流，它目前的不成熟，不便捷导致它未来还有很大的发展空间。
2、        抱歉，我对非参数统计和贝叶斯统计在时间序列分析中的应用没有深入研究。所以不敢妄谈。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:38
坛友lzw123ccc：王教授，您好！
非常高兴有这个机会提问题，主要有以下几个：
1.社会保险特别是医疗保险与 ...

1、        你的这个问题，我只是从个人角度谈个人的看法，不具有任何科学性和指导性。我个人认为社会保险和商业保险就犹如交通问题中的公共汽车和出租车。它们有共同性，有互补性，现在看来是社保挤压了商业医保，但是长远一点看，是现在社保在给商业医保培养被保险人的医疗保险意识，等人们习惯了通过医保看病之后，随着社会经济的发展，人均收入的提高，现有的社保不能覆盖的部分就是商保的空间。所以我个人认为商保需要在补偿医疗保险和医疗保险向健康保险更大的平台过度早作战略性布局。
2、        保险精算在这个领域当然有它的优势，疾病发生率分布，住院率和住院天数的分布，赔付额度的分布，赔付额度的测算，影响因素分析等都属于精算研究的范畴。精算统计技术的优点在于它不仅可以根据对历史数据的分析，预测未来的走势，而且可以给出预测的精度。这是其他学科做不到的。
3、        在医疗保险中不仅有非线性关系，而且有很多非数值型数据（比如性别，受教育程度，家庭遗传性疾病，医院等级，药品目录，诊疗方式等），这些信息都会影响到医疗费用的支出，传统的线性回归很难分析这些信息，这时广义线性模型是我觉得比较好用的分析方法。

资料狂人 发表于 2012-4-6 08:38
坛友my-liroger：王教授，请问时间序列分析主要是应用在什么方面呢？ 或者说分析什么材料时候可以用时间序列 ...

时间序列分析主要应用在你随着时间的顺序收集到的数据，研究该现象的发生发展规律，进而预测该现象的走势。它的应用范围很广，理论上只要有时间序列的场合，都可以进行时间序列分析。比如收集每天的气温，可以做天气预报；收集每天的股价，可以研究股票市场是否是有效市场，有没有规律可循？收集不同时期的序列值和相关政策的发布，可以研究政策是否起了作用，政策起作用的滞后期有多大，持续期有多长。比如计划生育政策对中国人口的影响分析，比如房地产价格和房价调控政策之间的关系研究，诸如此类的分析都属于时间序列分析的范畴。