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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖进 贺昌政
本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚
针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张静
本文应用Eviews软件对甘肃省1953-2010年人均GDP数据建立时序模型,利用模型的先验信息给出两种先验分布下的贝叶斯模型与算法,并依次计算出2011-2015年的甘肃省人均GDP的预测值,结果显示,两种贝叶斯模型的拟合效果都优于传统模型。与经典时序模型相比,贝叶斯时间序列模型能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的平方误差,估计参数更科学。文章最后运用稳健先验的贝叶斯模型对甘肃省"十三五"时期人均GDP进行了预测。
关键词：
时间序列模型 先验信息 贝叶斯估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂。本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析。
[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] 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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈志刚 贾涛 陶厚永
企业可以持续不断地收集市场需求信息,利用贝叶斯方法获得更精确的市场需求预测。通常订货时间越晚,收集的市场需求信息数据越多且越精确,然而此时采购成本会较高。企业需要决策在当前时点是否订货以及最优的订货量。文章运用搜集的数据建立市场需求的预测过程,分析数据对预测市场需求的影响。当市场需求预测的调整量为正态分布且存在订货成本时,建立了基于贝叶斯预测更新的报童模型,并给出了企业最优库存策略和求解算法。通过敏感性分析说明了采购成本和市场需求信息对库存策略的影响。
关键词：
预测更新过程 市场需求 贝叶斯 报童模型
[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]
柯赟
随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱慧明
This paper mainly deals with the Bayesian statistical inference theory on the VAR(p) forecasting model based on the parameters’ Minnesota conjugate prior distribution,including the prior distribution's structure, the parameters’ posterior distribution, and compares the forecasting accuracy of AR,VAR and BVAR model.
[期刊] 预测
[作者]
魏炜 申金升
本文运用纳什均衡和贝叶斯更新模型,得到了供应链联合预测均衡的存在条件。模型中,供应商和零售商均需决定是否投资于预测和信息分享技术,双方的需求预测将由零售商汇总成一个统一的预测。结果表明,当考虑信息分享成本时,供应商在投资后必然会分享,而零售商不会进行信息分享。当双方预测之间相关性较低、双方预测能力均处于中等水平、双方谈判实力比较接近时,实现联合预测的可能性较大。这一结论为企业是否参与CPFR项目以及选择协同预测伙伴提供了决策依据。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘懿纬 王魏 张淑雨 孙俊洋 李双双
针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题，采用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）建立氨氮浓度预测模型，并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参数，同时给出模型参数的初始值，再使用Meta-LSTM算法学习模型梯度并允许优化器之间进行参数共享和更新，最终实现对氨氮浓度预测模型的优化。将该方法与LSTM、GRU和RNN模型进行对比试验，结果显示，研究所建模型对氨氮浓度预测的均方根误差、平均绝对误差和均方误差分别为0.027 6、0.023 9和0.000 76，均优于其他预测模型。表明基于贝叶斯和元学习的氨氮浓度预测模型对小样本数据建模有效，可以实现网络快速收敛，精度满足水产养殖中氨氮浓度预测需求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏景明 肖冬荣
本文根据经济系统的非线性及混沌特征,通过找出预测状态点的邻界状态与其后续状态点之间的函数关系,作为预测函数,提出了基于Lyapunov指数和CBP的混沌时序预测模型;利用Lyapunov指数判别时间序列的混沌特性,估计最大可预测时间尺度;应用混沌优化的BP神经网络进行经济预测。然后将这一模型应用于某超市的销售数据预测,取得了比较满意的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈镇坤 刘金山
文章首先对时间序列自回归(AR)模型进行贝叶斯分析,并基于居民消费价格指数(CPI)建立贝叶斯时间序列预测模型。接着,构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对模型进行仿真分析,对ARI模型和BARI模型的预测准确性进行比较。探讨了一种基于专家先验信息下对CPI预测结果的进一步贝叶斯推断方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毕玉江 王双成
分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分。文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究。在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度。还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性。
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