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[期刊] 统计与决策
[作者]
付志慧 彭毳鑫
多层线性模型是处理层次结构数据的高级统计方法,项目反应模型建立在潜在心理特质理论的基础上,主要研究被试能力与其反应行为之间的关系。文章首先将二参数Logistic项目反应模型嵌套在多层线性模型内,建立了多层Logistic项目反应模型。其次,基于Gibbs抽样的增加数据的技巧,给出了该模型的Bayes估计方法,并通过模拟验证了该方法的有效性。最后,讨论了该模型和方法的优势和不足,及其心理与教育测量中的应用。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
刘展
文章针对具有嵌套结构数据的网络候选者数据库,提出基于倾向得分多层模型的非概率抽样推断方法:根据网络候选者数据库的调查样本和参考样本,构建多层回归模型对倾向得分进行估计,并将倾向得分估计的逆作为网络候选者数据库调查样本的调整权数来估计总体。结果显示,基于倾向得分多层回归模型的总体估计效果较好,比基于倾向得分Logistic模型的总体估计的偏差更小,效率更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李丹 陈家清
在抽样调查中,经常需要估计总体中具有某一特征的个体单位的比例p,当我们所关心的这个比例很小,或者是样本量n很小时,通过样本得到的估计就不是很好。文章构造了层次Bayes模型,利用参数和超参数的先验分布推导出总体的后验分布,通过随机模拟了解比例p的大致分布情况。这种随机模拟的方法计算速度很快,而且准确性也较高。
关键词：
层次Bayes模型 抽样调查 随机模拟
[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] 统计与决策
[作者]
武雅萱 刘晓宇
小域估计的核心在于如何对样本量极少甚至为0的域作出较为可靠的子总体特征估计。小域内样本量有限，即在估计时可利用的信息有限，最大程度挖掘样本信息并借助其他域样本推断本小域特征，是提高小域估计精度的关键。传统基于设计的推断效果受样本量制约，不适用于样本量有限的小域估计问题，此时，需要采用基于模型的方法进行估计。文章针对比率估计，基于多层次模型刻画有限总体和小域之间的层次结构，分别通过第一层模型和第二层模型刻画域间异质性和域间相关性，借助其他域的样本单元实现对指定小域的估计，并在此基础上考察抽样机制和测量误差的影响。针对所提出的模型，给出具体的参数估计与误差估计方法，通过模拟验证具体效果，并将其应用于实际数据集。
关键词：
小域估计 多层次模型 比率估计
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
陈光慧 曹伟伟
在抽样调查中,经常会遇到研究变量与其相关的辅助变量之间呈现非线性关系的情形,这时应用传统的广义回归估计方法将存在较大的局限和不足。为了解决这一问题,本文首先假定超总体模型的回归函数为一般形式的光滑函数,从而构建出半参数回归模型,利用半参数乘积调整方法对模型进行拟合,结合广义差分估计原理提出一种新型的半参数模型辅助抽样估计量,通过理论证明和数值模拟分析分别对比验证了这一套估计方法与传统方法相比所具备的有效性。在此基础上,对于在我国社会经济统计中如何应用这一套估计方法进行了展望。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了用学生t线性回归模型估计回归系数变点位置的稳健Gibbs抽样算法。利用学生t分布的正态尺度混合表示,得到各参数的满条件后验分布,通过对满条件分布抽取样本,得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且当数据呈现重尾现象时,该模型较正态变点模型要稳健。
[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] 统计与决策
[作者]
杨丰凯 袁海静
文章讨论了用学生t线性回归模型估计回归系数变点位置的稳健Gibbs抽样算法。利用学生t分布的正态尺度混合表示,得到各参数的满条件后验分布,通过对满条件分布抽取样本,得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且当数据呈现重尾现象时,该模型较正态变点模型要稳健。
[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。
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