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[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]
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]
熊炳忠 李卫国
二重AR(1)模型是普通AR(1)模型的非线性化,也可看作是RCAR(1)模型的进一步推广。由于二重AR(1)模型比较复杂,传统参数估计方法难以估计其参数,本文提出采用MCMC方法来估计其参数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章敏 李再兴
文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性。对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法。通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐燕 陈平雁
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杨海东 刘碧玉
参数的精确性是准确构建突发水污染事件水质预测模型的前提与保障。论文首先根据有限差分法和贝叶斯推理构建水质预测模型参数估计模型,然后通过Metropolis-Hasting抽样方法得到较为合理的参数,最后以发生在某段明渠的突发水污染事件为例,讨论了恒定流与非恒定流两种情景下不同观测噪声对参数估计结果的影响,并与采用有限差分-单纯形法得到的结果进行对比。结果表明:有限差分-贝叶斯方法具有较强的适用性和良好的抗噪声能力,采用该方法能获得较高精度的参数值。该研究为突发污染事件预测模型的构建提供一条新途径。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵岩 李宏伟 彭石坚
文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
傅强 彭选华
本文假设单变量时序的新息服从标准的学生t分布,提出多元时变Copula-GARCH-t模型,利用蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)算法对模型参数进行贝叶斯统计推断,给出了多个资产组合风险VaR和CVaR的度量方法,并基于风险最小化原则确立了最佳的资产配置模型。实证分析表明,MCMC方法优于经典的IFM方法,能够充分捕捉到中美股市的时变相依结构及相关系数和尾部指数的动态特征。
[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] 数理统计与管理
[作者]
朱丰毅 黎中彦 韩兆洲
传统空间计量模型忽略了空间自回归系数的空间异质性。本文创新性的将空间杜宾模型扩展为部分系数可变的贝叶斯分层空间杜宾模型(BHSDM),并推导了相应的H-M Gibbs混合抽样算法。本文以粤港澳大湾区为例,用大湾区内的城市间专利合作申请数据构造空间权重矩阵并分析了1994-2018年粤港澳大湾区各城市经济增长中是否存在显著的知识溢出效应,以及各城市的空间自回归系数是否有显著的空间异质性。经过实证分析,本文发现(1)知识溢出效应提高了粤港澳大湾区的经济增长速度;(2)专利申请合作给各城市带来不同的边际收益,从整体而言,香港和澳门从合作中获得的边际收益较低,珠三角城市边际收益更高。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱丰毅 黎中彦 韩兆洲
传统空间计量模型忽略了空间自回归系数的空间异质性。本文创新性的将空间杜宾模型扩展为部分系数可变的贝叶斯分层空间杜宾模型(BHSDM),并推导了相应的H-M Gibbs混合抽样算法。本文以粤港澳大湾区为例,用大湾区内的城市间专利合作申请数据构造空间权重矩阵并分析了1994-2018年粤港澳大湾区各城市经济增长中是否存在显著的知识溢出效应,以及各城市的空间自回归系数是否有显著的空间异质性。经过实证分析,本文发现(1)知识溢出效应提高了粤港澳大湾区的经济增长速度;(2)专利申请合作给各城市带来不同的边际收益,从整体而言,香港和澳门从合作中获得的边际收益较低,珠三角城市边际收益更高。
[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]
武大勇 万建平
文章考虑了一类有AR(1)随机误差的面板数据模型,利用二阶段最大似然估计法给出了模型中参数的最大似然估计,并证明了该估计的强相合性。为了避免模型的错误识别,利用拉格朗日乘子检验法检验了随机误差是否具有一阶自回归AR(1)形式。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 曾惠芳 曹英
AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
曾惠芳 熊培银 向国成
针对频率统计方法存在不连续的置信区间以及在小样本情况下检验势比较低的问题。把非对称Laplace分布表示成正态分布和指数分布的线性组合,推导了不同先验分布情况下参数的最大后验密度置信区间,并构造了分位回归单位根检验的贝叶斯因子,实现了对非平稳时间序列的局部单位根检验。仿真分析表明贝叶斯分位回归方法是一种稳健全面的单位根检验方法。对我国居民消费价格指数的实证研究发现,我国居民消费价格指数表现出局部的持续性,在分布的下尾部不受普通冲击的影响,但在分布的上尾部受普通冲击的影响。
关键词：
分位数 AR模型 单位根 贝叶斯因子
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