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[期刊] 统计与决策
[作者]
周丽莉 胡军 章昊
贝叶斯统计模型对于描述复杂市场环境下的决策行为具有重要意义。当决策者具有根据信息不断更新信念的学习行为时,不能再采用传统的静态稳定参数推断方法进行统计决策。在贝叶斯框架下,可以结合决策主体的主观信念设定相关参数构建模型。文章基于储蓄-消费模型的研究,发现市场学习行为对统计决策的影响显著,构建具有学习过程的贝叶斯决策模型能够解释过于保守的谨慎行为。通过统计模拟,进一步说明具有学习过程的决策行为更加贴近现实。
关键词：
学习行为 贝叶斯方法 决策模型 模拟
[期刊] 统计与决策
[作者]
边平勇 李金静
一、引言非线性贝叶斯动态模型定义为观测方程:zk=hk(xk,nk)(1)状态方程:xk=fk(xk-1,vk-1)(2)初始先验:(x0|D0)其中,观测方程描述观测值(或向量)如何随参数变化,状态方程描述参数如何随时间变化。nk和vk-1可以认为是一种随机误差,它们相互独立且各自独立。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 曾惠芳 曹英
AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑涛
对于不确定型问题,采用区间数进行估值比单一值更符合客观实际。文章运用区间数理论对传统的贝叶斯模型进行改进,将经典贝叶斯中的后果值由实数改进为区间估值,并通过可能度理论对区间数进行排序,解决了基于区间数的不确定信息的贝叶斯风险决策问题。将此理论运用于企业项目投资风险决策问题中,得到了客观可行结果。
关键词：
贝叶斯风险 区间数 可能度 项目投资决策
[期刊] 统计与决策
[作者]
张漪 章平
文章从学习行为角度切入,基于贝叶斯法则构建了一个个体在有界策略集中进行决策的一般性行为调整模型,并使用城镇住宅小区内"既非家庭私有又非社会公有的被一定范围内私人共享"的资源配置,来解释业主群体在维权模式过程中的经验积累和认知演化过程,以及业主对外界信息的内部加工过程。
关键词：
个体学习 行为决策 贝叶斯法则 业主维权
[期刊] 统计与决策
[作者]
李丽红 王金朋
文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。
关键词：
变精度 概率粗糙集 贝叶斯决策
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐晓天 陈绍刚 尉国才
利用贝叶斯决策模型解释了彩民的购买动机源于对中奖概率的高估,并给出了彩民在购买过程中的后验概率函数;同时结合前景理论指出彩民是有限理性的,并得出彩民会持续购买彩票的原因。
关键词：
贝叶斯决策 前景理论 动机 彩票
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
林静 韩玉启 朱慧明
Bhlmann模型是贝叶斯方法在经验费率厘定中最为著名的应用,然而该模型在结构参数先验信息不足的情况下,并不能得出参数的无偏后验估计。本文针对传统方法的不足,运用基于MCMC模拟的贝叶斯方法对历史数据进行校正,通过Gibbs抽样构造出一种多层Poisson模型稳态分布的马尔可夫链,动态模拟出索赔频率的后验分布以及缺失参数值的后验估计,改进了传统的索赔校正模型,提高了计算的精度。利用WinBUGS软件包进行建模分析,证明了该模型的直观性与有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邸俊鹏 张晓峒
文章针对二元选择分位数回归模型的贝叶斯估计方法进行探索性研究。通过模拟实验比较分析了不同先验设定和不同抽样算法下贝叶斯二元选择分位数回归估计量的统计性质,以及贝叶斯方法与频率学派方法对二元选择分位数模型进行估计的优劣。结果表明,对二元选择分位数回归模型进行贝叶斯估计具有一定的优势,尤其是小样本下,估计效果更佳;而且采用Gibbs抽样得到的估计量精度更高,统计推断更准确,尤其是在高分位数下Gibbs抽样的优势更明显。
关键词：
分位数回归 贝叶斯估计 二元离散选择模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 陈骏武 马奔
数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘懿纬 王魏 张淑雨 孙俊洋 李双双
针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题，采用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）建立氨氮浓度预测模型，并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参数，同时给出模型参数的初始值，再使用Meta-LSTM算法学习模型梯度并允许优化器之间进行参数共享和更新，最终实现对氨氮浓度预测模型的优化。将该方法与LSTM、GRU和RNN模型进行对比试验，结果显示，研究所建模型对氨氮浓度预测的均方根误差、平均绝对误差和均方误差分别为0.027 6、0.023 9和0.000 76，均优于其他预测模型。表明基于贝叶斯和元学习的氨氮浓度预测模型对小样本数据建模有效，可以实现网络快速收敛，精度满足水产养殖中氨氮浓度预测需求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王书爽
文章通过引入一个将贝叶斯概率分布与决策树算法相结合的后修正贝叶斯决策树模型,对保险企业的营销决策进行量化分析,从而得到保险公司应采取的营销模式。实证结果表明,后修正贝叶斯决策树模型在保险企业的营销决策中是比较适用的。
关键词：
后修正贝叶斯 决策树 保险营销
[期刊] 统计与决策
[作者]
范真 王西贝
文章在空间杜宾模型下讨论贝叶斯后验模型概率方法对空间权重矩阵的选择效果，并利用蒙特卡洛模拟验证了该方法的有效性。结果表明：贝叶斯后验模型概率方法对权重判别的准确性较高，且随样本量和时间的增加而提高，正确判别率与空间相关系数的关系呈现“U”型特征；在对具有较强相关性的权重选择中，其判别能力下降，但效果仍优于ML法；在对有不同属性的静态空间权重的判别中，贝叶斯后验模型概率可快速达到100%；对于动态和静态空间权重的选择问题，该方法在存在较大正向空间相关性的情况下具有良好功效。
[期刊] 世界经济文汇
[作者]
秦雪征 陈嫣然
本文从理论和实证两方面研究在健康信息不确定下的个体吸烟决策过程,并尝试对吸烟行为的年龄异质性提供新的经济学解释。在理论上,我们构建了一个不完美信息下的贝叶斯学习模型,刻画个体随着年龄增长对健康禀赋的认知及其对吸烟行为的影响。我们发现,年龄增长对个体的吸烟行为存在着"学习效应"(Learning Effect)和"衰老效应"(Aging Effect)两种截然相反的作用,共同决定了个体的吸烟概率和数量。结果显示,随着年龄的增长,个体吸烟的概率和数量呈现出先递增、后递减的规律。同时,由于学习效应随年龄增长而减弱,健康信息冲击(罹患疾病)对个体吸烟倾向的负向影响也会随年龄增长而减小。在实证部分,我们利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据对理论模型的主要推论进行验证。为了充分利用数据的面板性质,我们使用固定效应模型来捕捉个体不可观测的异质性,同时使用面板工具变量模型来解决内生性问题。我们的实证结果支持了理论模型的结论,并在不同的参数设定下保持稳健。最后,基于以上发现,我们在扩大医疗资源可得性及减少信息不对称性等方面提出了相应的控烟政策建议。
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