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[期刊] 统计与决策
[作者]
谢胜蓝 刘金山 乔杉
文章基于贝叶斯随机搜索方法的思想,提出一种有效解决门限自回归(TAR)模型的贝叶斯方法,在不假设固定的机制个数条件下,借助拉丁变量建立贝叶斯随机搜索TAR模型。在此模型下,拉丁变量的后验分布包含了机制的个数和门限参数的信息,因此滞后阶数、门限值和所有回归系数等的估计均通过MCMC方法从其后验分布抽样。并从模型AR(1)、TAR(2,1,1)、TAR(3,1,1,1)中产生样本,模拟结果表明此方法能很好地估计机制数、延迟参数、门限值及各机制下的回归系数。用贝叶斯随机搜索TAR模型对太阳黑子年度数据集进行分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢胜蓝 刘金山 乔杉
文章基于贝叶斯随机搜索方法的思想,提出一种有效解决门限自回归(TAR)模型的贝叶斯方法,在不假设固定的机制个数条件下,借助拉丁变量建立贝叶斯随机搜索TAR模型。在此模型下,拉丁变量的后验分布包含了机制的个数和门限参数的信息,因此滞后阶数、门限值和所有回归系数等的估计均通过MCMC方法从其后验分布抽样。并从模型AR(1)、TAR(2,1,1)、TAR(3,1,1,1)中产生样本,模拟结果表明此方法能很好地估计机制数、延迟参数、门限值及各机制下的回归系数。用贝叶斯随机搜索TAR模型对太阳黑子年度数据集进行分析,找到三个门限值,即10.2,40和73,与已有文献中用其他方法得到的结果一致。
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔杉 谢胜蓝 刘金山
在多变点模型中借助拉丁变量来计算贝叶斯随机搜索模型,把模型选择问题转化为对拉丁变量后验分布的分析。由于对拉丁变量分量的条件后验分布逐一分析较难实现,文章从拉丁变量整体进行分析,用可逆跳算法可以实现从模型的计算,连续用三个不同的MH算法对拉丁变量的后验分布进行抽样。并对英国司机死亡或者重伤的月度数据集分析,在MAP算法模式下找到了三个变点。
关键词：
随机搜索 贝叶斯方法 拉丁变量 多变点
[期刊] 统计与决策
[作者]
乔杉 谢胜蓝 刘金山
在多变点模型中借助拉丁变量来计算贝叶斯随机搜索模型,把模型选择问题转化为对拉丁变量后验分布的分析。由于对拉丁变量分量的条件后验分布逐一分析较难实现,文章从拉丁变量整体进行分析,用可逆跳算法可以实现从模型的计算,连续用三个不同的MH算法对拉丁变量的后验分布进行抽样。并对英国司机死亡或者重伤的月度数据集分析,在MAP算法模式下找到了三个变点。
关键词：
随机搜索 贝叶斯方法 拉丁变量 多变点
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘国旺 熊健
在经济领域中,时间序列具有序列相关和长记忆等特征,用考虑了时间序列短记忆性和长记忆的ARFIMA来模型分析研究经济时间序列有利于提高拟合及预测的精度。近几十年来对ARFIMA模型参数估计和分数差分算子阶数d的研究越来越多,该模型的应用也越来越广泛。基于贝叶斯方法在参数估计中的优越性,本文结合众多应用此方法的文献所得到的后验分布特点,提出了合理的先验分布,考虑到计算难度,采用MCMC方法对模型的参数进行估计,最后应用我国过去几十年的GDP数据进行实证分析,得到了ARFIMA模型参数的后验分布图、均值、方差及95%的置信区间。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
郑进城,朱慧明
本文提出运用Gibbs抽样的MCMC方法,解决时间序列AR(p)模型贝叶斯分析过程中所遇到的复杂的数值计算问题,借数据仿真分析来说明运用WinBUGS软件建模的分析过程,得出以MCMC为基础的WinBUGS软件简便了贝叶斯AR(p)模型的实际应用的结论。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
姚丹丹 徐奇刚 闫晓旺 李玉堂
【目的】贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC(Under Curve)来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。【结果】(1)贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。(2)贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0%～31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2%～185.0%。(3)拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。【结论】层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王亮
贝叶斯模型平均方法是通过后验概率为权重对可能的单项模型进行加权平均,以后验概率大小为标准客观选择解释变量,并通过设置不同的先验概率分布将主观信息与模型和数据信息相融合,进而反映信息更新的动态过程,是处理经济计量建模过程中模型不确定问题的有效方法。文章首先从数理统计视角探讨了贝叶斯模型平均方法的基本原理,其次从模型空间抽样技术、先验概率分布设置等方面评述了贝叶斯模型平均方法的理论研究动态,并重点综述了贝叶斯模型平均方法在解释变量选择和被解释变量预测领域的应用现状,以及贝叶斯模型平均方法的最新发展动向和我国学
关键词：
贝叶斯模型 计量建模 宏观经济 计量经济
[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] 财会月刊
[作者]
王燕嘉
公司是否存在重大会计差错一直是学术界和理论界关注的热点。对重大会计差错的预测进行单纯的定性或定量研究存在着局限性,而贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息,还综合考虑了决策者的经验和判断等信息,同时将客观因素和主观因素结合起来,对预测异常情况的发生具有更大的灵活性。为此,选取20022015年间财务报表涉嫌差错并且被证监会要求重述的公司作为样本,运用贝叶斯模型预测公司发生重大会计差错的可能性,并且与古典概率模型作比较。结果表明,与古典概率模型相比,贝叶斯模型并没有改变第一类差错(将非虚报公司列为虚报公司)预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈家清 刘金 张智敏
商品零售价格指数(RPI)反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数,受到研究者关注。文章基于门限异方差模型对我国1997~2011年的月度数据进行贝叶斯分析,通过比较发现对D_RPI序列建立AR(1)-TAR-GARCH(1,1)模型最为合理,并给出了模型贝叶斯推断结果及收敛诊断结果;另外,分析结果表明D_RPI具有群集效应;价格受负的外部冲击影响大于受正的外部冲击影响,即存在杠杆效应。
[期刊] 统计研究
[作者]
李素芳 朱慧明
现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参数的后验条件分布设计MCMC抽样方案,进行贝叶斯门限协整检验;并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯门限协整检验的有限样本性质,发现贝叶斯门限协整检验方法具有良好的有限样本性质。同时,利用不同期限的美国利率序列进行了实证研究,结果发现1个月与3个月利率之间、3个月与6个月利率之间以及3个月与1年利率之间均存在门限协整关系。研究结果表明:贝叶斯门限协整检验方法解决了冗余参数识别的难题,使计算变得相对简单,并提高了估计的精确度和检验的准确性。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王燕嘉
公司是否存在重大会计差错一直是学术界和理论界关注的热点。对重大会计差错的预测进行单纯的定性或定量研究存在着局限性,而贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息,还综合考虑了决策者的经验和判断等信息,同时将客观因素和主观因素结合起来,对预测异常情况的发生具有更大的灵活性。为此,选取2002~2015年间财务报表涉嫌差错并且被证监会要求重述的公司作为样本,运用贝叶斯模型预测公司发生重大会计差错的可能性,并且与古典概率模型作比较。结果表明,与古典概率模型相比,贝叶斯模型并没有改变第一类差错(将非虚报公司列为虚报公司)预测的概率,但增强了预测第二类差错(将虚报公司列为非虚报公司)的灵敏度。贝叶斯模型的运用使得审计师、投资者和监管者能够更敏锐地发现公司存在的重大会计差错,从而降低相应的风险。
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