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[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] 统计与决策
[作者]
曹诗若 苏宇楠 田茂再
文章首先讨论先验分布和后验分布的基本原理和公式;随后介绍多层线性模型中两层模型的一般形式与相关数学原理。在给定数据下,介绍经验贝叶斯分析中的最大似然和限制最大似然估计,以及贝叶斯推断。应用经验贝叶斯和完全贝叶斯来推断分层模型中的参数,阐释各自方法的优劣。最后使用Gibbs算法对水泵衰竭率进行实际数据模拟,与最大似然估计的结果进行对比,模拟结果表明完全贝叶斯推断在小样本中效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜于建川 隽志才
文章采用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法构造了基于马尔可夫链的蒙特卡罗仿真方法,研究了基于分层贝叶斯方法的mixed logit模型算法,并通过对城际出行方式选择数据的分析讨论了方法在出行选择分析中的应用。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闵素芹 李群
文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较;给出了关于应用中如何选择推断方法的建议。
[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] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
本文构建可违约债券利率期限结构的贝叶斯分层模型,通过采用Dirichlet多层先验分布和联合估计思路,获得了不同信用级别下的收益曲线。利用交易所市场的企业债券交易数据对模型的有效性进行了实证检验。检验结果表明,基于Svensson函数的贝叶斯分层模型可以有效的克服小样本问题和异常值的影响,提高了模型拟合精度和样本预测绩效,而且能避免单曲线模型导出的收益率曲线交错的问题,说明贝叶斯分层模型可以有效的拟合交易所企业债券收益率曲线。模型丰富了中国企业债券收益曲线估计方法,对于企业债券的合理定价具有较强的参考价值
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
贺建风 付永超 熊健
当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。
关键词：
分层贝叶斯 广义线性模型 小域估计
[期刊] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
本文构建可违约债券利率期限结构的贝叶斯分层模型,通过采用Dirichlet多层先验分布和联合估计思路,获得了不同信用级别下的收益曲线。利用交易所市场的企业债券交易数据对模型的有效性进行了实证检验。检验结果表明,基于Svensson函数的贝叶斯分层模型可以有效的克服小样本问题和异常值的影响,提高了模型拟合精度和样本预测绩效,而且能避免单曲线模型导出的收益率曲线交错的问题,说明贝叶斯分层模型可以有效的拟合交易所企业债券收益率曲线。模型丰富了中国企业债券收益曲线估计方法,对于企业债券的合理定价具有较强的参考价值。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
肖强 汪卢俊
本文综合宏观经济变量,利用混频动态因子模型测度月度GDP,之后结合货币供应量、房价以及股价等金融变量,基于贝叶斯时变VAR模型构建科学的金融状况指数(FCI),并采用谱分析研究其预警能力。研究结果表明,股票市场、房地产市场、货币政策与实体经济对我国金融市场状况的影响具备时变性。基于贝叶斯时变VAR模型的脉冲响应分析可以发现,上述变量的影响程度依次递减。在此基础上构建的FCI较基于常系数VAR模型构建的FCI具备更强的预警能力,尤其进行三个月以内的短期预测时,优势更加明显,进而可以为有效监测金融市场状况,预警通货膨胀与金融风险提供科学决策依据。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
段白鸽
本文地将贝叶斯非线性分层模型应用于基于不同业务线的多元索赔准备金评估中,设计了一种合适的模型结构,将非线性分层模型与贝叶斯方法结合起来,应用WinBUGS软件对精算实务中经典流量三角形数据进行建模分析,并使用MCMC方法得到了索赔准备金完整的预测分布。这种方法扩展并超越了已有多元评估方法中最佳估计和预测均方误差估计的研究范畴。在贝叶斯框架下结合后验分布实施推断对非寿险公司偿付能力监管和行业决策具有重要作用。
[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] 财经理论与实践
[作者]
杨湘豫 李强
基于贝叶斯理论的MCMC方法对单个基金收益率进行GARCH建模,以及对投资组合权重进行后验模拟。进一步结合时变Copula理论计算基金投资组合的VaR,与基于极大似然法的结果进行比较。实证结果表明基于贝叶斯理论的时变Copula的VaR方法,能够更有效的度量开放式基金投资组合的风险。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚
针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。
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