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[期刊] 统计与决策
[作者]
钱瑾 钱夕元
金融市场数据通常具有“高峰厚尾”的特征,普通正态分布很难拟合这类数据。稳定分布族不存在显式密度函数表达式,常用的一些估计方法无法处理它的参数估计问题。可是稳定分布被证明可以较好地拟合金融市场收益率这类具有“高峰厚尾”特征的数据。文章提出了一种新颖的解决稳定分布参数估计的方法:基于经验似然的贝叶斯计算的稳定分布参数估计方法,将其对比正态分布应用到上证指数收益率数据的分布拟合中去,并用稳定化的PP图检验拟合效果。同时,为了解决基于历史数据的金融数据的预测问题,提出了基于经验似然的贝叶斯预测,并利用该方法结合稳
关键词：
高峰厚尾 稳定分布 经验似然 贝叶斯计算
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩乐 钱夕元
椭圆稳定分布由于不存在显式密度函数表达式,这给参数估计带来困难。文章采用近似贝叶斯计算方法(ABC)对椭圆稳定分布进行参数估计,详细探讨了概要统计量的选取及引入总体蒙特卡罗方法(PMC)以提高计算的有效性,通过模拟数据验证了该方法可以用来估计多元椭圆稳定分布的参数。
关键词：
椭圆稳定分布 近似贝叶斯计算 尖峰厚尾
[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]
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]
陈高波
alpha稳定分布常用来描述具有尖峰厚尾特点的非高斯分布。由于概率密度函数没有显式的表达式,参数估计成为alpha稳定分布一个难点。文章在样本特征函数的基础上,探讨了用最小绝对偏差估计对称alpha稳定分布的参数,数值算例表明算法的可行性和有效性。
关键词：
稳定分布 最小绝对偏差 样本特征函数
[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]
汪鹏 周基元
文章运用迭代算法求出非中心参数最大似然估计的数值解,并与其矩估计做模拟比较,用偏差和均方根误来衡量估计的优劣。结果表明,最大似然估计具有更小的均方根误,尤其是在样本量与自由度较小或者非中心参数较大的情况下。最大似然估计具有更小的均方根误,而且具有泛函不变性、一致性和有效性等优良性质。
关键词：
非中心参数 最大似然估计 偏差 均方根误
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾蓓青 徐晓岭 王蓉华
在可靠性和生存分析领域中,由于时间和成本等因素的限制,在实际中逐步增加的Ⅱ型截尾寿命试验被广泛应用。文章主要研究了逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下两参数对数正态分布和威布尔分布的参数近似极大似然估计方法,并考虑了近似极大似然估计过程中涉及到的函数一阶泰勒展开的两种展开方式,通过大量的Monte-Carlo模拟比较了这两种方法下估计的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭超 刘坚 张星
在传统的贝叶斯控制图研究中,通常将参数设为已知常量,忽略了工程实践性。文章对参数估计条件下的贝叶斯均值控制图性能展开研究,应用Monte Carlo仿真方法计算贝叶斯控制图的性能指标平均运行链长ARL0,分析了参数估计对控制图的性能影响,阐述了影响趋势的本质原因,设计了参数估计条件下保证统计性能的贝叶斯控制图设计方法,为拓展贝叶斯控制图的工程实践性提供了有益的尝试。
关键词：
贝叶斯均值控制图 参数估计 平均运行链长
[期刊] 统计与决策
[作者]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张良超 温利民
文章针对双参数指数分布，讨论了其尺度参数的参数估计问题：建立了尺度参数的贝叶斯模型，定义了尺度参数的信度估计、二次贝叶斯估计与贝叶斯估计，并证明了这些估计的大样本性质。两种近似贝叶斯估计都具有解析解的形式，在均方误差准则下，二次贝叶斯估计优于经典的信度估计，更优于极大似然估计。最后，通过MCMC方法比较了这些估计的均方误差，并验证了估计的收敛速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了定数截尾逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值和均方误差,并与逆矩估计、分位数回归估计进行比较。结果表明:在给出的三种定数截尾场合,用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,三种估计中,贝叶斯估计的精度最高,略好于分位数回归估计,明显好于逆矩估计,该算法可行、稳定、有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 邢永忠
文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟。结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 孙永辉
文章利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法混合)给出了分组数据场合Burr-XII分布参数的贝叶斯估计,通过Monte-Carlo模拟,考查贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并给出混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图。结果表明:在分组数据场合,用混合Gibbs算法求Burr-XII分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,该算法可行、稳定、有效。
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