西南财大统计学院龚金国（非参数计量经济学， Copula理论）5月25日在线访谈

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:26
坛友蓝_23:
龚老师，您好。
针对偏态数据的分析，请教问题如下：

谢谢你的提问!
关于偏态数据，常见的居民收入就应该属于此类。针对你的问题1和3，需要考虑的是：偏态数据是来自何种概率分布的一个样本，这个概率分布是存在但未知的。因此一种思路是假设该偏态数据（或经某种转换后的数据）来自某一个已知的概率分布，参数未知（可通过MLE估计）；另一种思路是直接通过非参数核密度方法进行估计，不需要事先假设概率分布。此外，数据本身（或数据转化后）为什么要满足正态性，我不得而知，或许是因为简单、性质好的缘故吧，你是否可以考虑为偏态分布（比如：skewed t distribution）。当然，最后你还可以做分布假设检验。一旦有了概率分布，你可以通过理论计算相应的数字特征，若无法解析求解；当然，我认为通过Bootstrap是一种比较好的方法；还有，你的样本量不是足够大的情况下，不可能直接通过样本求分位数，可能你也需要通过分布的确定然后bootstrap来考虑你的分位数等。至于问题2，对不起，我未做个关于抽样方面的研究。

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:27
坛友daishuwf：
龚老师，您好。我对Copula比较感兴趣，之前看过一点这方面的知识，我想请问模拟这块的数据 ...

谢谢。关于模拟产生随机数，数据产生是伪随机的，也就是说，对于某个软件，你设定一个seed（比如R软件， 给出命令 set.seed(10)），那么每次从给定分布产生的样本随机数会是相同的，便于再现你需要的某些结果（或让读者核实你的结果，呵呵）。而关于怎样将理论与数据相结合这个问题，我不明白你的问题，我想你是否是需要讨论给定数据，如何应用copula理论？若是这样的话，通常是先对每个随机变量建立边际分布，然后再建立相关结构copula函数，当然，每一步都涉及到模型的检验，拟合优度等方面，以此说明你建立的模型是否能较好拟合所给数据。如果是高维数据，问题比较复杂，目前比较流行的是Vine copula对随机向量联合分布进行建模。

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:27
坛友smhmily：
龚老师：
    您好！我正在写自己的硕士毕业论文，主要内容就是研究混合Copula模型，目前在 ...

谢谢。不知道你是做Copula的理论研究还是应用研究。若是理论研究，很遗憾，我未对混合copula函数采用EM算法估计进行研究，所以不能回答。若是应用研究，你也可以试图换一个模型考虑，其实在二变量情形，有较多的双参数Archimedean Copula可供选择，还可以采用动态Copula相关结构等进行建模，你或许可以考虑下。当然，如果你有兴趣，下来可以交流你的算法估计，我想，只要有算法，参数估计应该不是太困难。

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:27
坛友zzx668：
龚老师：
    您好！我想问一下关于copula函数方面的问题。一般的方法是不是建立一个合适的 ...

谢谢。当然copula函数不仅仅是通过参数估计来求解一个尾部相关系数，Copula函数主要是建立随机向量的联合分布或相关结构，尾部相关系数算是比较重要的一个方面。因此你还可以应用在估计随机变量函数的分位数估计，比如风险测度VaR方面，当然也可用在资产定价等方面。估计主要通过两个步骤完成，第一步对边际分布建模（可以通过非参数核密度或经验分布函数估计），第二步一般通过极大似然估计参数。当然，也有采用经验Copula函数，这个函数一般是用来检验参数copula的拟合优度时所采用。

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:27
坛友王一冰：
龚老师：
  您好！我这学期在学习计量经济学，说实话感觉很难，尤其是我数学底子薄，所以更 ...

谢谢。呵呵，对于你欲哭无泪，我完全可以理解，我们的学生初学（包括我）都曾这样。可以参考下洪永淼老师谈到的，初学计量经济学时常常会感到“只见树木，不见森林。”对计量经济学基础理论，应该有一个全面系统的了解和掌握。为此，初学时可以看数理工具较少的计量经济学教科书（我可以推荐下参考:Gujarati, Basic Econometrics）。另一个困难是所学的计量经济学理论、方法与模型有什么用；能用于什么经济问题。因此，每当学习一种计量经济学理论、方法或者模型时，应该看到一些相关的实证例子，并加以借鉴。第三个困难是自己尚未进行实证分析之前，常常有畏难情绪，担心数据处理、统计软件使用等不好学，花很多时间。实际上，“万事开头难”，一旦做下去，坚持下来，很多困难在一段时间以后，均会迎刃而解。
      另外，关于用德宾h检验而不用D.W.检验，我建议你仔细看看检验的前提条件，特别是DW检验，其中有个条件是解释变量不能含有滞后被解释变量，答案自然揭晓。其实经济金融数据通过对数变化一般也是有意义的，比如全对数模型，系数就有弹性的经济意义，所以关于数据做变换，需要知道变化后模型参数的经济意义，若随意做数据变化，只是为了处理方便就毫无意义可言；另一方面，数据做对数变换后，波动的幅度相应减小，会缓减异方差现象。

资料狂人 发表于 2013-5-24 09:28
坛友大掌柜：
龚老师：
       您好，我听过您课，您的幽默风趣给我留下很深的印象。有个问题想请教您：做 ...

谢谢哈。VAR模型适合于研究时间序列之间的数量预测关系，该模型缺乏经济理论基础，不是经济结构模型，因此，方程中讨论系数的大小及正负意义不是太大，讨论经济意义很多情况下是借助于脉冲响应函数进行分析。如果扰动项可以解释为经济或市场的冲击，那么脉冲函数可以刻画冲击在每一个时期对经济的影响。当然，若将该模型做预测和研究Granger因果关系（注意，并不是经济学通常研究的逻辑因果关系，而是计量经济学意义上的预测关系，即一个经济变量X的历史信息有助于预测另一个经济变量Y的未来变动，说明X是Y的Granger原因），是合适的。用最小二乘法得出的估计结果是否有意义，主要在于你采用的是哪一类VAR（简化式还是结构式），即方程右端是否出现内生变量，若出现内生变量，则解释变量与随机扰动项相关，此时就不能采用OLS；若是简化式模型，方程右端未出现内生变量，那么采用OLS得出的结果将是有意义的。

金布利 发表于 2013-5-24 09:40
老师好，作为计量经济学刚入门的学生，有以下几个问要请教：
1、老师觉得哪个软件比较适合入门的学习蒙特卡 ...

谢谢。针对你的问题，我个人认为，其实很多软件思路都差不多，关键是你要明白其中Mote Carlo的算法以及你的研究目的，这比较关键，然后借助软件实现，当然我首推R软件，因为我是使用它的哈哈。关于非参数计量经济学主要是考虑参数计量经济学模型设定而引出的，即你可以对模型不做任何假定，完全非参数；也可以部分非参数、部分参数的半参数模型，根据问题的需要了。当然，非参数模型在估计的收敛速度以及经济解释等方面赶不上参数模型。关于数据筛选，不好意思，我是外行。

馨信 发表于 2013-5-24 10:45
龚老师，您好
我在学习copula文章，一般看到的都是两个变量的估计，我想估计几个变量的静态和动态的copula ...

谢谢你的提问。关于多变量（超过2个）相关结构建模，一般采用Vine Copula，目前以静态为主。关于模拟以及统计推断，建议你参考：
Aas et al., (2009), Pair Copula Constructions of multiple dependence. Insurance: Mathematics and Economics. 44(2): 182-198.
软件程序操作可以采用R软件中的package: CDVine. 比较全面的，我想你会解决掉的。

星月___无涯 发表于 2013-5-24 10:53
老师好，很多学者都在说，未来将是bigdata的时代：我想问下在big data时代
我作为一名数学与经济双学位的 ...

谢谢。我个人认为，金融统计主要是要通过统计、计量经济学等方法来研究金融市场的一些现象。因此，若要从事金融统计方向的研究，我想统计计量方法、经济金融学基础理论以及软件的熟练使用这三方面是必不可少的。平时可以多参加关于经济金融、统计计量等学术讲座，了解国际前沿动态；还可以多去旁听下关于经济金融等基础理论课程，加强一些感性认识。统计离不开数据，当然也就少不了计算，因此计算编程能力这方面需要加强。

孙泽茂 发表于 2013-5-24 12:57
老师 在上学期系统性地学习了计量经济学，主要的问题集中在完成课程论文的过程中，几乎很难找到比较切合数据 ...

谢谢。很难找到切合数据的模型，不知道你从哪些方面进行阐述的。如果从检验角度都不满足，原因有多方面：可能是模型设定错误，比如总体回归函数形式设定错误，本该非线性设为线性；遗漏相关解释变量等；同时你要保证数据质量可靠。此外，在估计方法上也值得推敲，比如OLS估计在诸多假设下估计量才有好的统计性质。因此，你可能需要重新设定模型，考虑估计方法，检验数据质量等。总之，这个过程不会像书本上一些例子那样一帆风顺。不能仅仅依赖R square的大小来辨别模型的好坏，因为R square会很依赖你的样本容量，当样本容量较大时，0.5其实是一个不小的拟合优度。你或许还可借助F 检验，残差的一系列检验来看模型的拟合效果。