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    隨機(jī)占優(yōu)條件下的小樣本排列檢驗(yàn)方法

    2013-10-20 08:53:24鮑繼業(yè)
    統(tǒng)計(jì)與決策 2013年7期
    關(guān)鍵詞:宣告二階股價(jià)

    鮑繼業(yè),龔 樸,張 恒

    (華中科技大學(xué)管理學(xué)院,武漢 430074)

    1 相關(guān)文獻(xiàn)

    隨機(jī)占優(yōu)方法為比較數(shù)據(jù)累積分布函數(shù)的關(guān)系提供了一種理論上的支持,但是隨機(jī)占優(yōu)方法處理實(shí)際問(wèn)題時(shí),通常面臨的是離散數(shù)據(jù)。大多數(shù)文獻(xiàn)均采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)(EDF)來(lái)替代理論分析中的累積分布函數(shù)(CDF)。經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)之所以應(yīng)用廣泛,還在于其優(yōu)良的性質(zhì)(Zacks[1])。關(guān)于隨機(jī)占優(yōu)的比較方法,從理論提出之日,研究就一直沒(méi)有間斷。近半個(gè)多世紀(jì)來(lái),主要的方法都是基于大樣本的統(tǒng)計(jì),因?yàn)榇髷?shù)定理、中心極限定理等公式在數(shù)學(xué)推導(dǎo)上保證了大樣本檢驗(yàn)中具有的優(yōu)良漸近性質(zhì)。例如,McFadden[2](1989)提出Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證一階隨機(jī)占優(yōu)關(guān)系,但是檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量不是易于處理的解析表達(dá)式;Kaur,Rao和Singh[3](1994)使用分布的下確界作為統(tǒng)計(jì)量給出KRS檢驗(yàn),但是這個(gè)檢驗(yàn)條件需滿足觀測(cè)值相互之間不相關(guān),并且對(duì)于超過(guò)兩個(gè)分布的情況缺乏檢驗(yàn)力度;Anderson[4](1996)基于Pearson的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(goodness of fit),提出非參數(shù)檢驗(yàn)方法,該方法構(gòu)造的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布,但是檢驗(yàn)力度有待進(jìn)一步研究;Davidson-Duclos[5](2000)比較兩個(gè)分布的有限數(shù)據(jù),運(yùn)用新的方法處理Anderson的假設(shè)檢驗(yàn);Barrett和Donald[6](2003)擴(kuò)展了McFaddende的檢驗(yàn)方法,基于上確界構(gòu)造統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量,并且適用于不匹配的樣本組(即樣本容量不同)。該方法的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量收斂于布朗橋(Brownian bridge),需要借助于自助方法(bootstrap method)。

    由此可看出,大多數(shù)隨機(jī)占優(yōu)檢驗(yàn)的方法都是構(gòu)造漸近統(tǒng)計(jì)量,在樣本量較大的條件下利用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的漸近性質(zhì)。雖然漸進(jìn)性質(zhì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上理論充實(shí),但我們還是無(wú)法知道這些檢驗(yàn)在處理有限樣本時(shí)的表現(xiàn),因此在處理小樣本時(shí),不能貿(mào)然使用。并且,從上述檢驗(yàn)方法的構(gòu)造原理和隨機(jī)占優(yōu)的定義可知,構(gòu)造一個(gè)二階或高階的檢驗(yàn)方法是非常困難的。

    排列檢驗(yàn)方法的思想是:獲取研究問(wèn)題的樣本,按照排列組合的原理,導(dǎo)出統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量的近似分布,通過(guò)構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量,根據(jù)該分布界定問(wèn)題的概率值,最后得出推論。Tolley和Pope[7](1988)嘗試提出了小樣本的隨機(jī)占優(yōu)檢驗(yàn),但該方法只是提供了驗(yàn)證單個(gè)樣本點(diǎn)的結(jié)論,無(wú)法應(yīng)用于整個(gè)樣本范圍內(nèi)的比較分析。Giancristofaro,Bonnini和Pesarin[8](2009)提出一種非參數(shù)排列檢驗(yàn)的方法,用以檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量樣本差異,并且指出其檢驗(yàn)方法同隨機(jī)占優(yōu)檢驗(yàn)方法之間的聯(lián)系。Pesarin和Salmaso[9](2010)為解決變量數(shù)目大于樣本容量的問(wèn)題,拓展了前人的工作,探討有限樣本排列檢驗(yàn)方法一致性的特點(diǎn),并給出對(duì)任意預(yù)設(shè)值時(shí)的充分條件。排列檢驗(yàn)方法本質(zhì)上基于大量的計(jì)算,計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展使得該方法在近十年來(lái)在生物醫(yī)學(xué)、行為科學(xué)和科技工程等多學(xué)科受到了廣泛的關(guān)注。

    本文另辟蹊徑,基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的排列檢驗(yàn)方法,將隨機(jī)占優(yōu)定義構(gòu)造成檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,為二階隨機(jī)占優(yōu)提供一個(gè)在小樣本條件下的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。這個(gè)方法僅僅取決于觀測(cè)的數(shù)據(jù)以及檢驗(yàn)時(shí)對(duì)原始數(shù)據(jù)全排列后的數(shù)據(jù),雖然原始數(shù)據(jù)為小樣本,采取排列方法之后仍可為相應(yīng)的分析提供大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

    2 小樣本統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法

    2.1 標(biāo)準(zhǔn)排列檢驗(yàn)

    排列檢驗(yàn)最初由Fisher提出,檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)是否來(lái)自于同一分布。排列檢驗(yàn)方法的依據(jù)為,若在給定零假設(shè)為兩組觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自同一分布的條件下,觀測(cè)數(shù)據(jù)與排列后數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量類似;如果觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量為排列結(jié)果中的極端值情形,我們即可認(rèn)為數(shù)據(jù)來(lái)自不同總體,從而拒絕零假設(shè)。這樣的檢驗(yàn)方法就是排列檢驗(yàn)。檢驗(yàn)中需要關(guān)注以下幾個(gè)問(wèn)題:

    ⑴兩組樣本的相似性通過(guò)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量。但遺憾的是,并沒(méi)有理論的方法可供利用來(lái)選取最優(yōu)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

    ⑵拒絕域的計(jì)算基于觀測(cè)數(shù)據(jù)的排列結(jié)果,檢驗(yàn)由實(shí)際數(shù)據(jù)所確定。盡管總體分布是存在,但是運(yùn)算中不涉及任何關(guān)于分布的參數(shù)和形式方面的信息,這表明檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)屬于典型的非參數(shù)檢驗(yàn)。

    ⑶拒絕域的計(jì)算必須基于觀測(cè)的數(shù)據(jù)。

    ⑷檢驗(yàn)的臨界值限定了在拒絕域中統(tǒng)計(jì)量的值。在零假設(shè)條件成立的條件下,所有的排列數(shù)據(jù)中,拒絕域中包括了與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量有關(guān)的極端值樣本結(jié)果。

    2.2 融合隨機(jī)占優(yōu)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

    假設(shè)有兩組觀測(cè)數(shù)據(jù)A和B,相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為:

    其中m和n為相應(yīng)的樣本容量,I為示性函數(shù)。

    檢驗(yàn)假設(shè)如下:

    原假設(shè)H0:B不存在二階占優(yōu)于A的關(guān)系。

    備選假設(shè)H1:B二階占優(yōu)于A。

    檢驗(yàn)的步驟如下:

    ⑴選取一個(gè)與數(shù)據(jù)有關(guān)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,并且在原假設(shè)和備選假設(shè)為真的條件下具有不同的概率結(jié)構(gòu)。

    ⑵確定檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值Vα,即在原假設(shè)成立的條件下,在拒絕域中統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量的概率不超過(guò)事先設(shè)定的概率。

    ⑶確定觀測(cè)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是否落入拒絕域。如果是,則拒絕H0支持H1;否則就不能拒絕H0。

    檢驗(yàn)第一步,即要求一個(gè)合理反映假設(shè)檢驗(yàn)要求的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。為了融入隨機(jī)占優(yōu)的理論,先給出二階隨機(jī)占優(yōu)的定義:

    兩資產(chǎn)(A和B)回報(bào)的累積分布函數(shù)為FA和FB,B二階占優(yōu)于 A當(dāng)且僅當(dāng):對(duì)所有取值 x,存在并且至少存在一個(gè) x0使得不等式嚴(yán)格成立。(具體證明可參考Levy[10](2006))。

    參照定義,同時(shí)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的形式,給出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

    其中,x(i)和y(i)為從小到大的排序后的數(shù)組,k滿足x(k)≤x,x(k+1)> x ,l滿足 x(l)≤x,y(l+1)>x 。

    其中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量ST的拒絕域判定法則為:

    ⑴若對(duì)任意的x,ST都不存在顯著小于零的情形;且對(duì)某些x值,ST顯著大于零,則我們可以拒絕H0支持H1。

    ⑵根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的對(duì)稱表示形式,對(duì)照(1)的結(jié)論存在:若對(duì)任意的x,ST都不存在顯著大于零的情形;且對(duì)某些x值,ST顯著小于零;則我們不能拒絕H0,并且A二階占優(yōu)于B。

    ⑶其他情形出現(xiàn)時(shí),則不能拒絕H0,并且可以得出A和B之間不存在二階隨機(jī)占優(yōu)關(guān)系。

    判定法則中的顯著程度可借用拒絕域?qū)?yīng)的值來(lái)描述。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量ST為關(guān)于實(shí)際值x的函數(shù),每一次根據(jù)兩組樣本算出一次檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果。用于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)來(lái)自所有排列計(jì)算后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,顯著性的判定基于給出的拒絕域范圍,即

    其中α1和α2為事先設(shè)定的概率。

    實(shí)際計(jì)算過(guò)程中,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量ST的顯著性判斷順理成章的被歸納如下,為表述上的方便,令

    至此,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法的實(shí)施程序建立完畢。

    3 實(shí)例分析

    3.1 可轉(zhuǎn)換債券的數(shù)據(jù)

    本文重點(diǎn)在于闡述統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法的應(yīng)用,故只關(guān)注于可轉(zhuǎn)換債券發(fā)行宣告事件前后公司股價(jià)績(jī)效的比較,采用排列檢驗(yàn)的方法,無(wú)需計(jì)算異常報(bào)酬率,直接比較目標(biāo)事件(例如,可轉(zhuǎn)換債券的發(fā)行宣告)發(fā)生前后股價(jià)的發(fā)展趨勢(shì),用以說(shuō)明事件的發(fā)生對(duì)公司股價(jià)帶來(lái)的影響。

    本文的分析對(duì)象包括:上海證券交易所市場(chǎng)上的全部13只未到期的可轉(zhuǎn)換債券,深圳證券交易所市場(chǎng)上的全部6只未到期的可轉(zhuǎn)換債券。參照文中提出的排列檢驗(yàn)方法,編制相應(yīng)程序?qū)崿F(xiàn)運(yùn)算,研究市場(chǎng)上這19只可轉(zhuǎn)換債券在各自發(fā)行宣告日前后股價(jià)的變化。在宣告日前后時(shí)間選取上,本文均選用了8日的時(shí)間長(zhǎng)度(時(shí)間太短不能完全包括目標(biāo)事件的影響,時(shí)間選取過(guò)長(zhǎng)會(huì)受諸多因素的影響),兩側(cè)的拒絕域的顯著性水平均選取為10%,檢驗(yàn)假設(shè)中B表示發(fā)行宣告日之后的股價(jià)樣本,A表示發(fā)行宣告日之前的股價(jià)樣本。根據(jù)檢驗(yàn)方法的步驟,用matlab編程實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)比較時(shí),排列后的數(shù)據(jù)量為

    3.2 可轉(zhuǎn)換債券的發(fā)行宣告效果

    表1 可轉(zhuǎn)換債券發(fā)行宣告效應(yīng)統(tǒng)計(jì)表

    從表1的結(jié)果可以看出,在10%的拒絕水平下,發(fā)行日之前公司股價(jià)表現(xiàn)占優(yōu)于之后的可轉(zhuǎn)換債券共有12只,即發(fā)行宣告事件對(duì)公司股價(jià)帶來(lái)了不利的影響,隨后的一周多時(shí)間內(nèi)股價(jià)表現(xiàn)弱于發(fā)行宣告事件前的股價(jià);發(fā)行日之后占優(yōu)于之前的可轉(zhuǎn)換債券有4只,即發(fā)行宣告事件對(duì)公司股價(jià)產(chǎn)生了有利的推動(dòng);不存在占優(yōu)關(guān)系的可轉(zhuǎn)換債券有3只,即說(shuō)明發(fā)行宣告事件對(duì)股價(jià)沒(méi)有產(chǎn)生明顯的影響。

    4 結(jié)論

    統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中的大多數(shù)方法均基于大樣本的數(shù)據(jù),但是排列檢驗(yàn)方法為區(qū)分小樣本之間的差異提供了系統(tǒng)的框架。為融合隨機(jī)占優(yōu)的完善定義和排列檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),本文提出了一個(gè)隨機(jī)占優(yōu)條件下的小樣本排列檢驗(yàn)方法。雖然針對(duì)的對(duì)象為小樣本,從構(gòu)造原理上分析,排列檢驗(yàn)的方法處理的數(shù)據(jù)仍然是相當(dāng)龐大的。該統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法既充分利用了小樣本中數(shù)據(jù)的效率,又合理融入隨機(jī)占優(yōu)的理論,解決了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中的小樣本比較問(wèn)題。

    [1]Zacks S.The Theory of Statistical Inference[M].New York:John Wiley&Sons,1971.

    [2]McFadden D.Testing for Stochastic Dominance[M].New York:Spring?er,1989.

    [3]Kaur A,Rao B P,Singh H.Testing for Second-order SD of Two Distri?butions[J].Econometric Theory,1994,10(5).

    [4]Anderson G.Nonparametric tests of SD in Income Distributions[J].Econometrica,1996,64(5).

    [5]Davidson R,Duclos J Y.Statistical Inference for SD and for a Mea?surement of Poverty and Inequality[J].Econometrica,2000,68(6).

    [6]Barrett G F,Donald S G.Consistent test for SD[J].Econometrica,2003,71(1).

    [7]Tolley H D,Pope R D.Testing for Stochastic Dominance[J].American Journal of Agricultural Economics,1988,70(3).

    [8]Giancristofaro R A,Bonnini S,Pesarin F.A Permutation Approach for Testing Heterogeneity in Two-sample Categorical Variables[J].Statis?tic and Computing,2009,(19).

    [9]Pesarin F,Salmaso L.Finite-sample Consistency of Combina?tion-based Permutation Tests with Application to Repeated Measures Designs[J].Journal of Nonparametric Statistics,2010,22(5).

    [10]Levy H.Stochastic Dominance:Investment Decision Making under Uncertainty Second Edition[M].New York:Springer,2006.

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