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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[期刊] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 西部论坛
[作者]
祝丹 赵昕东
通货膨胀预期是影响实际通胀的重要变量,也是货币政策有效运用的关键因素。在新凯恩斯混合菲利普斯曲线的理论框架下构建状态空间模型,利用贝叶斯Gibbs抽样算法估计我国2001—2013年的季度预期通胀率,进一步利用VAR模型及脉冲响应函数分析我国通胀预期对实际通胀的动态影响,实证结果显示:我国季度预期通胀率的适应性特征强于理性特征;适应性预期冲击在短期对实际通胀会产生较大影响,但累积效应在大约9个季度之后消失;理性预期冲击对实际通胀的正向影响会持续较长时间,并最终将实际通胀推高到一个新的水平。因此,货币政策应
[期刊] 统计与决策
[作者]
窦剑军 王媛 张辉国 胡锡健
文章应用Gibbs抽样方法对空间滞后随机前沿模型参数进行Bayesian推断,得到模型参数的后验条件分布。应用Gibbs抽样方法对模型参数的后验均值进行了推断,该方法避免了对复杂表达式的高维积分计算。通过蒙特卡罗模拟显示在最小后验均方误差准则下得到的参数估计值十分逼近真值。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张跃宏 严广乐
文章运用Gibbs抽样的MCMC方法对上证综指建立SV-N、SV-MN、LeverageSV三类随机波动模型,并利用DIC准则进行优劣比较分析。实证结果表明,具有杠杆效应的随机波动模型,即LeverageSV模型较其他两类模型能更好地描述上海股市的波动性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈斌 柳小春 施启顺 贺长青 张达军 唐凡
用基于Gibbs抽样的贝叶斯方法估计了大白猪遗传评估中主选性状的遗传参数.结果为:达100 kg体重日龄的窝效应c2为0.182,遗传力为0.346,属于中等遗传力;100 kg体重校正背膘厚的窝效应c2为0.059,遗传力为0.479,属于高遗传力,后备猪达100 kg体重日龄的窝效应大于背膘厚的窝效应;达100 kg体重日龄与100 kg体重校正背膘厚的遗传相关系数为-0.249;大白母猪总产仔数的遗传力较低,为0.119.
关键词：
大白猪 遗传评估 贝叶斯方法 遗传参数
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚 李素芳 虞克明
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
杨爱军 刘晓星 林金官
GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。本文在非参数分布和GARCH模型基础上,建立半参数GARCH模型以提高模型的有效性;同时在贝叶斯框架内发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用DIC4研究模型比较问题;最后通过模拟研究和实证研究考察MCMC抽样的有效性,检验半参数GARCH模型在刻画金融资产收益特性和风险价值预测方面的实际效果。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张颖 傅强
本文将基于Gibbs抽样的MCMC算法引入GJR-CAViaR模型,实现模型的贝叶斯推断。GJR-CAViaR模型是含有递归形式的分位数回归方程,尚未有文献提出如何对其进行贝叶斯分析和MCMC估计。本文首先利用不对称拉普拉斯分布建立GJR-CAViaR模型的似然函数,并通过引入标准指数分布和标准正态分布的混合分布得到不对称拉普拉斯分布的参数解析的条件分布,然后讨论模型的Gibbs抽样过程以及算法实现。对上证综指日收益率数据建立GJR-CAViaR模型,并得到模型参数的贝叶斯估计值。在马尔科夫链收敛的前提下
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张颖 傅强
本文将基于Gibbs抽样的MCMC算法引入GJR-CAViaR模型,实现模型的贝叶斯推断。GJR-CAViaR模型是含有递归形式的分位数回归方程,尚未有文献提出如何对其进行贝叶斯分析和MCMC估计。本文首先利用不对称拉普拉斯分布建立GJR-CAViaR模型的似然函数,并通过引入标准指数分布和标准正态分布的混合分布得到不对称拉普拉斯分布的参数解析的条件分布,然后讨论模型的Gibbs抽样过程以及算法实现。对上证综指日收益率数据建立GJR-CAViaR模型,并得到模型参数的贝叶斯估计值。在马尔科夫链收敛的前提下,发现中国证券市场VaR具有自回归性质,且呈现收益对风险的不对称特征。这一特征不会受到样本容量大小及置信水平的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张秀伟 张香云
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
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