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[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 郭益敏
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
牛岩溪 梁冯珍
Pair-Copula贝叶斯网络模型是解决变量间相依关系推断问题的一种有效模型,而条件独立性检验是该模型构建过程中的关键步骤。文章在改进的PC算法的基础上,提出了基于多项式回归残差的条件独立性检验方法,并进行仿真模拟实验。该方法可以良好地检验变量间的条件独立关系,通过有向无环图反映网络中的相依和独立关系,并结合Pair-Copula得到完整的相依关系推断模型以及相应的密度函数。
[期刊] 财会月刊
[作者]
杜子平 李丽娜
目前，高维情况下的多资产投资组合的风险管理中常用Ｖｉｎｅ Ｃｏｐｕｌａ来拟合资产收益率的联合分布，但Ｖｉｎｅ结构的构建随着资产个数增加是非常复杂的，并且由于其网络结构没有考虑到变量间的实际依赖关系，导致无现实解释意义。基于此，本文结合ｐＣ算法和爬山算法构建了多个资产间的ｐａｉｒ—Ｃｏｐｕｌａ贝叶斯网络模型来刻画资产间的相依结构，结合蒙特卡罗模拟法计算投资组合风险价值（Ｖａ ｒ），并通过ＫｕｐｉｅＣ检验法验证了计算的可靠性。
[期刊] 财会月刊
[作者]
杜子平 李丽娜
目前,高维情况下的多资产投资组合的风险管理中常用Vine Copula来拟合资产收益率的联合分布,但Vine结构的构建随着资产个数增加是非常复杂的,并且由于其网络结构没有考虑到变量间的实际依赖关系,导致无现实解释意义。基于此,本文结合PC算法和爬山算法构建了多个资产间的Pair—copula贝叶斯网络模型来刻画资产间的相依结构,结合蒙特卡罗模拟法计算投资组合风险价值(Va R),并通过Kupiec检验法验证了计算的可靠性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
佘晓萌
对于pair-copula中的参数估计,大多假设copula函数的参数和条件变量独立,将参数简化成一个不依赖于条件变量的常数。本文假设copula函数的参数和条件变量不独立,该参数是以条件变量为自变量的一元函数。应用该方法实证分析了“克强指数”三个指标铁路货运量、工业用电量和贷款发放量的对数增长率之间的关系,研究发现该方法优于简化的pair-copula参数估计,并且得出在固定铁路货运量不变时,工业用电量和银行贷款发放量成负相关关系,且这种负相关性随铁路货运量增加而减弱。
[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] 统计研究
[作者]
方丽婷
本文采用Bayes方法对空间滞后模型进行全面分析。在构建模型的贝叶斯框架时,对模型系数与误差方差分别选取正态先验分布和逆伽玛先验分布,以便获得参数的联合后验分布和条件后验分布。在抽样估计时,主要使用MCMC方法,同时还设计了一个简单随机游动Metropolis抽样器,以便从空间权重因子系数的条件后验分布中进行抽样。最后应用所建议的方法进行数值模拟。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 钱争鸣
本文采用贝叶斯方法对非参数空间滞后模型进行全面分析,包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的贝叶斯方法通过逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法来实现。在进行贝叶斯分析时,对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布,进而获得其他未知量的边际后验分布。本文设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样,并应用所建议的方法进行数值模拟。
关键词：
贝叶斯估计 截幂样条 逆跳MCMC
[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]
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]
张超锋 张莉敏 李乔
Copula函数作为一种新型相关性分析工具,近年来在金融领域得到了广泛的应用。文章在分析了基于Pair-Copula构造多元藤结构Copula模型的基础之上,实证分析了大陆上证指数和深证成指以及香港恒生指数三个市场间的相依结构特征,对各个市场指数收益率的边际分布我们采用GARCH(1,1)-t模型进行拟合,而对各Pair-Copula的模型选择采用t-Copula,分析结果表明基于PCC的藤结构模型相对于传统的t多元t-Copula模型在捕捉变量间相依结构时表现更优的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 李勇
在空间数据分析中,由于空间预测在很大程度上依赖于对空间变化的现象分布的假设,因此建立空间数据分布模型是非常重要的问题。Stein(1999)指出,传统的方法利用变差函数描述插值的空间依赖性结构和基于似然方法的模型相比是相当不精确的。对于非正态分布的空间数据而言,Copula函数提供了一种可以分别指定相关结构和边缘分布而建立联合分布的可能性。文章基于Copula函数的非正态分布数据的空间插值方法,讨论模型参数的极大似然估计并运用生态环境数据进行实证研究。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 李坤明
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计方法。研究方法:根据贝叶斯分析思想,分别在模型参数的正态先验和双指数先验设定下,构建模型参数的贝叶斯估计方法,并分别利用数值模拟方法和应用实例考察估计方法的小样本表现和实际应用效果。研究发现:所提出的贝叶斯估计方法在小样本条件下具有良好的估计效果和稳健性,在两种先验设置下,不同分位点上的参数估计精度均较高,应用实例展示了理论方法的实际应用价值。研究创新:应用贝叶斯方法估计空间分位数回归模型,该方法综合考虑了先验信息和样本信息,具有更高的估计精度。研究价值:所构建的理论方法将为经济、金融、环境等领域的具有厚尾和空间相依特征的数据提供有力的分析工具。
[期刊] 统计研究
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲 吴栩
忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型(引入了个体效应),引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法(需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样)估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋青嬗 黄晶晶 马佳羽
经济数据常存在空间相关性，忽略空间相关性会引发内生性问题，导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性，更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一，适用性较差，实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应，构建了平滑转移空间随机前沿模型，该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性，适用性较佳。为丰富估计方法，同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型，其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率，贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示：（1）极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高，其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计；增加样本容量，贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。（2）若忽略空间效应或者平滑转移效应，则估计精度较低。
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