百分位数回归方法在财务管理中的应用

摘要

对于进行定量分析的管理学研究者来说，普通最小平方(OLS)表达式已经成为一种进行大范围经验性问题分析的熟悉的可信赖的工具(Western，1995)。但是运用最小二乘法的条件比较高，如线性回归模型要求满足同方差性、随机误差间两两不相关等条件，当需要进行回归系数的显著性推断时，通常还要假设残差服从正态分布。在实际问题中，完全满足这些基本假设的情况并不多见，然而一旦违背了某一项基本假设，那么在应用时就难以得到无偏的、有效的参数估计量。 本论文针对上述问题，以混合成本的分解和OILPLUS公司取暖用燃油消耗的分布为主要研究对象，在进行参数估计时，应用百分位数回归方法，并与最小一乘法、最小二乘法进行比较。主要结论有：通过对混合成本的分解，可以看到采用百分位数回归方法得到的模型与采用最小二乘法得到的模型显著不同；通过对OILPLUS公司取暖用燃油消耗分布的模拟，既可以看到采用百分位数回归方法与采用最小二乘法得到的模型显著不同，又可以得到比最小二乘法更为丰富的信息。

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声明

第一章绪论

1.1百分位数回归方法产生的背景及现状

1.1.1百分位数回归方法产生的背景

1.1.2国外研究现状综述

1.1.3国内研究现状综述

1.2本文框架

第二章百分位数回归方法的理论基础

2.1百分位数回归方法介绍

2.1.1百分位数回归的概念

2.1.2百分位数回归模型

2.2百分位数回归模型的拟合优度和置信区间

2.2.1百分位数回归模型拟合优度的计算

2.2.2百分位数回归模型参数的可信区间

2.3百分位数回归估计量的性质

2.3.1百分位数估计具有强相合性

2.3.2分位数局部经验似然WNW估计量的相合性及渐进正态性

2.4百分位数回归的实现

第三章百分位数回归方法在财务管理中的应用

3.1百分位数回归方法在混合成本分解中的应用

3.2用百分位数方法研究OILPLUS公司取暖用的燃油消耗分布

第四章结论和展望

4.1本论文研究总结

4.2前景展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

附录1