约束岭型Stein估计和上市公司财务困境研究

来源 :桂林电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dexiaolu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文首先讨论了在约束线性模型下的约束岭型Stein估计,得到了约束岭型Stein估计优于约束最小二乘估计(RLSE)的结论。其次,提出了预测上市公司财务困境的远期模型,研究结果表明,提出的远期模型是投资者判断上市公司财务状况的一种有效方法。最后,提出了用短期事件研究法对ST消息公布前后的超额收益率做了实证研究,实证表明,ST消息公布前后,存在超额收益率投资机会。  本文共五章  第一章主要介绍了线性模型参数估计、线性模型有偏估计、线性模型无偏估计的国内外研究现状。  第二章主要介绍了线性模型、最小二乘估计、约束最小二乘估计、岭估计相关的基本理论。  第三章提出了在约束线性模型下的约束岭型Stein估计,给出了一些简单性质;并基于()Pitman Closeness PC准则,证明了在一定的条件下,约束岭型Stein估计优于约束最小二乘估计(RLSE),并用 Matlab数值实验验证了约束岭型Stein估计更优的结论。  第四章提出了预测上市公司财务困境的远期模型,研究结果表明,一年期定期存款利率、上证指数一年期回报率、资产收益率、负债比率、GDP是影响上市公司陷入财务困境的主要因素,提出的远期模型是投资者判断上市公司财务状况的一种有效方法。并用短期事件研究法对ST消息公布前后的超额收益率做了实证研究,实证表明,ST消息公布前后,存在超额收益率投资机会。  第五章是对本文所做主要研究工作的总结及后续研究的展望。
其他文献
上世纪七十年代,R.Coifman和G.Weiss引入了齐型空间的概念,开创了齐型空间上调和分析的研究,并取得许多重要成果.对于齐型空间上的Lipschitz函数空间,R.Macias与C.Segovia得
排序(Scheduling)是运筹学中发展较早的一个分支,在社会中有着广阔的应用前景,分批排序(Batch scheduling)是其中一类重要的新型排序.该文的主要内容分为三个部分:单机分批排
偏微分方程产生于许多工程建模过程中,其计算精度显得尤为重要。在求解偏微分方程时,多重网格方法相比于其他方法有明显的优势。尤其是解线性方程时,用多重网格法不仅收敛速
Junnila在文[1]中证明了:一个空间是遗传亚紧的当且仅当它的每个散射分解有一个点有限的开膨胀.而朱培勇在文[2]中用例3.2从反面证明了:遗传仿紧空间不与空间的每个散射分解
学位
设A为阶1生成的三维AS正则代数,则A的Yoneda代数Ext(k,k)是Frobenius的,而且Ext(k,k)上自然地有一A-结构.Artin和Schelter([AS]),以及Artin,Tate和Van den Bergh([ATV1,ATV2]
在该文中,首先提出了四种具有随机性的脉冲微分系统,然后利用随机分析、Liapunov函数及Razumikhin型条件相结合的方法对其稳定性和有界性进行研究,最后利用系统内部结构和改
该文分别采用一种特殊的排队系统(D/MMDP/1/K)和马尔科夫决策理论就GPRS流控中的PCU桶的容量和通信中多业务情况下信道在一定条件下的分配问题进行了研究并建立了数学模型,结