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Neurocognitive Graphs of First-Episode Schizophrenia and Major Depression Based on Cognitive Features

Neuroscience Bulletin 2018年第2期34卷 312-320页

作者： Sugai Liang Roberto Vega Xiangzhen Kong Wei Deng Qiang Wang Xiaohong Ma Mingli Li Xun Hu Andrew J.Greenshaw Russell Greiner Tao Li Mental Health Centre West China Hospital Sichuan University Huaxi Brain Research Centre West China Hospital Sichuan University Department of Computing Science University of Alberta Language and Genetics Department Max Planck Institute for Psycholinguistics Huaxi Biobank West China Hospital Sichuan University Department of Psychiatry University of Alberta

Neurocognitive deficits are frequently observed in patients with schizophrenia and major depressive disorder(MDD). The relations between cognitive features may be represented by neurocognitive graphs based on cognitive features, modeled as Gaussian Markov random fields. However, it is unclear whether it is possible to differentiate between phenotypic patterns associated with the differential diagnosis of schizophrenia and depression using this neurocognitive graph approach. In this study, we enrolled 215 first-episode patients with schizophrenia(FES), 125 with MDD, and 237 demographically-matched healthy controls(HCs). The cognitive performance of all participants was evaluated using a battery of neurocognitive tests. The graphical lasso model was trained with aone-vs-one scenario to learn the conditional independent structure of neurocognitive features of each group. Participants in the holdout dataset were classified into different groups with the highest likelihood. A partial correlation matrix was transformed from the graphical model to further explore the neurocognitive graph for each group. The classification approach identified the diagnostic class for individuals with an average accuracy of 73.41% for FES vs HC, 67.07% for MDD vs HC, and 59.48% for FES vs MDD. Both of the neurocognitive graphs for FES and MDD had more connections and higher node centrality than those for HC. The neurocognitive graph for FES was less sparse and had more connections than that for ***, neurocognitive graphs based on cognitive features are promising for describing endophenotypes that may discriminate schizophrenia from depression.

关键词： Schizophrenia Major depressive disorder Neurocognition Neurocognitive graph graphical lasso

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基于Tlasso的大维协方差矩阵估计及其应用

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统计与决策 2021年第6期37卷 60-63页

作者：袁欣俞卫琴上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

金融数据的大维度性、高度正相关性及非正态性给投资组合中协方差矩阵的估计带来了巨大挑布,并借助l1惩罚项来获得大维逆协方差矩阵的稀疏估计。实证结果表明,相对于等权重模型、样本协方差模型及Glasso模型,Tlasso模型能显著提高大维... 详细信息

金融数据的大维度性、高度正相关性及非正态性给投资组合中协方差矩阵的估计带来了巨大挑布,并借助l1惩罚项来获得大维逆协方差矩阵的稀疏估计。实证结果表明,相对于等权重模型、样本协方差模型及Glasso模型,Tlasso模型能显著提高大维协方差矩阵的估计效率,并选出最佳的投资组合。

关键词：大维协方差矩阵 graphical lasso Tlasso 投资组合

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股灾对A股上市公司股票网络影响研究——基于高维图模型

股灾对A股上市公司股票网络影响研究——基于高维图模型

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作者：周旭鹏上海财经大学

学位级别：硕士

2015年中国资本市场发生了异常波动,中国股市经过两轮断崖式下跌,千股跌停,跌幅超45%。股灾对我国的社会稳定和经济平稳运行产生许多不利影响,也深刻影响着A股市场的结构。因此,关于股灾对A股市场的影响的研究具有重要价值。股票之间的... 详细信息

2015年中国资本市场发生了异常波动,中国股市经过两轮断崖式下跌,千股跌停,跌幅超45%。股灾对我国的社会稳定和经济平稳运行产生许多不利影响,也深刻影响着A股市场的结构。因此,关于股灾对A股市场的影响的研究具有重要价值。股票之间的关联性是研究投资组合配置的有效性与股票市场体系性风险的一个重要指标,它代表不同股票股价或者收益率之间的关系。股票之间的偏相关系数是在剔除整个市场其他股票的影响的前提下,考虑两只股票之间的关联关系,它能更好的反映出股票之间的“真实的关联性”,因此对偏相关系数的测算十分必要。在变量间服从多元正态分布的假设下,协方差矩阵的逆,也称为精确性矩阵,它的每个元素就代表了变量之间的偏相关系数,因此需要对精确性矩阵进行估计。针对该问题,本文选取了2015年股灾前后200支股票,应用了graphical lasso的方法对精确性矩阵进行估计。基于此,本文研究了股灾前后由精确性矩阵刻画的股票网络的结构,探究股灾前、股灾中以及股灾后的网络结构是否发生显著性改变。首先选取了与股灾有一段时间间隔的三年,结果发现三个阶段股票网络显著不同,股灾使得不同行业间、行业内部个股的相关性更加密切,但是由于时间是不连续,不能证明网络结构改变是由于股灾的冲击引起的,因此又选取了与股灾时间连续的三年,同样得到结构不同的结论,证明股灾对网络有显著改变。其次为了验证股灾改变股票网络并不是某次股灾产生的特殊现象,而是具有普遍性,本文又选取A股2001年股灾与2007年股灾前后3年的数据,进行似然比检验,得到同样的结论,尽管股灾发生的原因不尽相同,股灾对股票网络的影响是普遍存在的,并不是某次股灾的特例;随后选取了金融行业进行进一步研究,选取了同处金融行业的中国平安与招商银行两支有代表性的股票通过计算二者偏相关系数的置信区间来研究三个阶段两者的偏相关系数的变化,发现关联性增强,而且具有一定的持续性。通过自助抽样(boostrap)的方式对统计量的分布进行估计,然后进一步进行似然比检验与置信区间的估计,在高维情况下,这种方法要优于传统的渐进估计,并且本文通过模拟的方式,证明了自助抽样似然比检验无论在样本是否服从正态分布的情况下都有很好的检验效果。最后,本文的研究结果对投资组合的配置以及对决策者制定政策具有一定的参考价值,有利于提高投资组合的有效性,以及提出了政策制定时应充分兼顾各个行业,并且要有一定的延续性等建议。

关键词：股灾概率图自助抽样 graphical lasso

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