路徑相關(guān)性研究：經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和模擬檢驗(yàn).pdf

1、相關(guān)性分析是研究數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一種方法，是變量隨機(jī)分析的一個(gè)重要課題，而相關(guān)性分析的結(jié)果能夠?yàn)榘l(fā)掘數(shù)據(jù)背后的信息提供有力地支持。從應(yīng)用角度來(lái)看，現(xiàn)在金融保險(xiǎn)等領(lǐng)域的投資風(fēng)控、信貸評(píng)估，網(wǎng)絡(luò)及APP領(lǐng)域的信息推送等等均和相關(guān)性分析有著緊密聯(lián)系。早先學(xué)者們對(duì)相關(guān)性進(jìn)行了研究，提出了許多度量變量相關(guān)性的方法，但這些相關(guān)性研究主要關(guān)注變量之間相關(guān)程度的分析，而對(duì)于變量之間相關(guān)模式的識(shí)別與研究并不是很重視?，F(xiàn)有的一些相關(guān)系數(shù)，如Pearson相關(guān)

2、系數(shù)，能對(duì)變量間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行度量但不能對(duì)變量的相關(guān)模式進(jìn)行識(shí)別，另一些相關(guān)系數(shù)，如Kendall相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)等，雖然可以一定程度上反映變量之間的相關(guān)關(guān)系，但僅僅片面地刻畫了變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。
　　數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)給變量之間的相關(guān)性研究帶來(lái)了挑戰(zhàn)。從理論上來(lái)看，多個(gè)變量之間的相關(guān)性關(guān)系非常復(fù)雜，對(duì)于高維的數(shù)據(jù)更是如此。隨著研究的深入，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)原有的一些研究假設(shè)并不成立，這些不恰當(dāng)?shù)募僭O(shè)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

3、本文受許冰(2010)路徑設(shè)計(jì)的啟發(fā)，并借鑒近來(lái)的一些研究成果，通過(guò)構(gòu)建路徑模型體系，綜合考察變量間的相關(guān)模式及相關(guān)性的度量，進(jìn)而對(duì)變量進(jìn)行路徑相關(guān)性分析，為變量間的相關(guān)性分析提供一種新的方法。
　　本文使用Li and Racine(2004)的非參數(shù)變量篩選方法，對(duì)有關(guān)變量進(jìn)行了分類;基于變量篩選結(jié)果構(gòu)建非參數(shù)路徑模型體系，分析變量間的整體效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。發(fā)現(xiàn):(1)不管是在基準(zhǔn)模型還是路徑模型中，非線性分量的占比大