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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冯俊丰 林芳逗 赵为华
本文研究分位数回归的组变量选择问题。基于分位数回归和贝叶斯统计推断方法,通过引入系数的组“spike and slab”先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯组变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。进一步,本文还将所建立的贝叶斯组变量选择方法应用到变点检测中,变点的数量和位置的探测准确率较高。数值模拟和两个实例分析验证了所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯俊丰 赵为华
文章利用贝叶斯方法研究分位数回归的组间和组内双变量选择问题。基于偏态拉普拉斯分布和贝叶斯统计推断方法，结合组间和组内系数的Spike-and-Slab先验分布，提出了分位数回归的贝叶斯双层变量选择方法，并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。通过大量数值模拟和实证分析验证了所提变量选择方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡丹青 赵为华
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法，其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率；然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置，通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性；最后，将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题，得到了有意义的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭俊峰
尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭婧 何幼桦
文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析。基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数的满条件分布以及MCMC抽样算法。仿真结果表明,所得到变点时刻的MCMC抽样链条有很好的收敛性。使用分位数自回归变点模型对中小板综合指数极差数据进行实证分析,结果表明了数据的波动具有非对称性,在较低分位数上波动的滞后性要弱于高分位数。在不同分位数上得到的变点时刻的估计,与该时间段中小板市场波动的实际表现相一致。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴小霞
文章介绍了线性模型中对于回归变点检测的已有方法,包括在正态分布的假设下采用一个经验似然型的Wald统计量和基于经验似然比检验统计量检测方法。还利用对经验似然法的改进给出了一个新的变点检测方法,其中包含了两个不同检验统计量,并给出了具体算法步骤,最后通过模拟比较这几种方法的检验效果,结果显示:新的变点检测方法在很大程度上提高了变点检测问题的功效和命中率。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
虞祯 鞠甜甜 王彩晶 田茂再
贝叶斯统计推断通常会遇到后验分布中出现高维积分这一公认的计算难题。一种常用的解决方法是使用MCMC算法。然而,MCMC算法在处理高维大数据或复杂模型时计算效率很低,并且难以判断算法收敛性。针对自适应贝叶斯收缩模型、贝叶斯LASSO模型和扩展的贝叶斯LASSO模型,本文提出了一种更高效的变分贝叶斯(VB)算法来进行参数估计和变量选择。该算法源于理论物理中的平均场理论。它将复杂积分问题转化为最优化问题,使用假定分布族中最接近目标后验分布的分布来近似求解,并且易于判断算法收敛情况。数值模拟结果显示,VB算法不仅计算速度明显优于MCMC算法,而且其模型拟合和变量选择效果也与MCMC算法相当,可以作为MCMC算法的一种替代方法。最后,本文运用VB算法分析了俄罗斯房产售价的重要影响因素。
[期刊] 统计研究
[作者]
唐礼智 李雨佳 赵力静
本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。
[期刊] 统计研究
[作者]
叶青 韩立岩
本文使用小波变换模极大值方法分析次贷危机中美国证券市场的突变。研究发现,小波模极大值方法准确定位了金融资产价格异常点的具体时刻;检测出了2类奇异点,其中峰值点检测比过零点检测更稳健;这些奇异点对应了美国次贷危机主要发展阶段的重大经济事件,反应出危机中美国经济系统异常对金融市场造成的影响。文章最后进行了稳健性检验。
关键词：
小波变换 模极大值 李普西兹指数 奇异性
[期刊] 统计研究
[作者]
赵为华 王玲 胡丹青 冯俊丰
慢性阻塞性肺病(COPD)是一种发病率、死亡率都非常高的疾病,且COPD的诊断和严重程度分级依赖于肺功能的检查,但是由于肺功能检查仪器价格昂贵,使得这项检查在很多经济欠发达地区尤其是农村基层医院并没有普及。本文基于有序响应变量模型致力于研究一种便于基层和社区使用的可以初步判别COPD病情的模型,以期提高我国基层和社区的COPD防治水平。利用贝叶斯变量选择方法和数据增强的潜变量策略得到了易于实施的Gibbs后验抽样算法。数值模拟分析进一步说明了本文提出的有序响应变量贝叶斯模型选择方法的有效性,实例分析得到了易于判别COPD严重程度的稀疏模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 商业研究
[作者]
隋学深 杨忠海
股指时间序列突变点的检测是股指波动规律研究领域中的一个重要问题。依据贝叶斯原理提出的突变点检测分析模型,用Matlab工具软件对该模型进行了仿真,并且在实证分析中应用该模型分别对上证综合指数和深证成份指数月度时间序列数据进行了突变点检测分析,准确地确定了两市的突变点,和相应的后验概率分布,并解释了突变点形成的经济和政策背景。
关键词：
突变点 股指时间序列 贝叶斯原理
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陶志富 冯浩洋 陈华友
针对区间值时间序列的异常点检测问题，从区间数据的区间中心和区间半径出发，基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理，构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中，对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定，给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。最后，针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列，用所提方法进行IO型异常区间的检测，通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明，所提方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。
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