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[期刊] 统计与决策
[作者]
方涛 黄丽琨
在现场子样相对较小的条件下,研究具有多阶段试验信息时弹点散布方差的参数估计问题,将Bayes法和Bootstrap法结合起来,给出动态Bayes估计的Bootstrap调整方案,并通过仿真模拟算例验证方法的有效性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵岩 李宏伟 彭石坚
文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
郇钰
知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴建国
引言在小子样前提下,历史数据和专家意见作为先验信息变成可利用的重要资料,运用Bayes方法可以综合当前样本信息与先验信息,组成较完整的后验信息,在后验分布的基础上进行统计推断。Bayes方法实质上描述了一个如何利用采样信息修正和改进现有的概率分布的规律。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩晓祎 蔡争争 朱艳丽
研究目标:克服传统空间动态面板模型中常数空间滞后项系数假设的局限性,允许由于个体异质性所导致的非对称空间互动关系。研究方法:提出一类新的门槛空间动态面板模型,假定空间、时间和时空滞后项的系数随个体特征相对于未知门槛值的大小而变,并设计了相应的贝叶斯估计方法。研究发现:数值模拟结果表明贝叶斯方法在小样本下具有良好的估计精度和稳健性。进一步运用模型对我国地级市城投债的非对称空间互动进行实证研究,证实了其较强的适用性。研究创新:提出了门槛空间动态面板模型和相应的贝叶斯估计方法,并通过数值模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新模型可以为经济、金融和环境等领域研究非对称空间效应提供有力的分析工具。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈斌 温涛
文章研究了基于贝叶斯最大似然估计的组合预测方法在金融预测领域中的应用。在构建组合预测模型时,运用贝叶斯最大似然估计理论分析了以往各期预测精度对于当期各单项预测方法权重设定的影响,在此基础上,运用灰关联度理论和泰勒级数理论,建立优化模型,确定最优权重的表达式。算例验证结果表明:相对于单项预测方法,当数据样本量较大时,金融预测的效果较好。
关键词：
似然估计 灰关联度 泰勒级数 金融预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨明 叶鹰 李萍
本文将频率学派与贝叶斯学派的区间估计思想结合,得到了一套组合的区间估计理论。然后以正态均值为例,说明了如何求解最优组合区间估计。
关键词：
区间估计 置信概率 区间长度
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章溢 龚海林
在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征。由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度。文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱先阳 安萍
文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨群
文章探讨了广义半逻辑分布的Bayes估计,推导出2种先验、7种误差损失函数下参数的贝叶斯估计量及相应后验风险估计量。Monte Carlo模拟结果表明,Bayes估计值的精确度及后验风险的大小皆与总体参数有关。同时随着n的增加,Bayes估计值与真实值越来越接近,综合比较来看,Jeffrey先验对数损失函数下贝叶斯估计值表现出较小的后验风险,实际应用中,建议采用这种估计量以减少误差。
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
文峰
审计是一个持续的“判断—取证”过程。注册会计师对于审计风险的估计随着审计过程的持续进行而不断调整，如果财务报表给定，则其错报也就相应固定，审计风险的估计及其调整将取决于“判断—取证”过程中正确识别错报是否有效。基于这一逻辑，本文从概率的角度，基于贝叶斯原理讨论和分析了与现行审计风险模型相关的若干问题。通过分析错报风险与检查风险对审计风险的作用机制，重新构建了一个基于贝叶斯原理的审计风险模型。该模型逻辑清晰，具有可计算性，可适用于多种应用场景。本文的研究为审计风险的定量化测度提供了一个可行的方法，并在此基础上，进一步指出了如何降低审计风险、提高审计质量的可能路径。
关键词：
审计风险模型 概率估计 贝叶斯原理
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