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[期刊] 统计与决策
[作者]
梁瑛 季宪军
文章针对产品合格率估计时小样本检测的特点,在β分布假设的基础上,利用随机加权法将小样本"提携"为大样本,较准确地估计出先验分布的超参数。结合当前小样本信息进行了合格率估计的贝叶斯算法,实现了合格率的估计。
[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] 统计与决策
[作者]
华锐 梁娜
对样本分类的方法很多,比如广义朴素贝叶斯分类器[1],层次-聚类模型[2],神经网络[3]等,但对小样本的分类却存在很多困难,如:小样本的代表性不够,不能覆盖所有属性,分类器分类效果不佳等问题,文章提出的结合拉普拉斯校准的特征加权朴素贝叶斯分类器操作简单,能高效地解决了以上问题。
关键词：
特征加权 拉普拉斯校准 小样本
[期刊] 工业工程
[作者]
王海燕 侯琳娜
白车身质量是汽车整车质量控制中的重要环节,针对白车身制造尺寸质量控制中检测数据属于小样本数据、数据处理分析不能采用一般大样本条件下统计分析方法的问题引入Bootstrap重采样Bayesian方法。通过对白车身尺寸质量的不合格率进行定义,分析简单计算、滑动计算、β分布Bayesian计算等3种估计不合格率的方法,引入Bootstrap重采样技术结合Bayesian方法进行不合格率的估计,并通过Matlab软件对4种算法进行仿真比较。仿真结果表明,Bootstrap重采样Bayesian方法的预测精度高于其余3种方法,适用于小样本情况下白车身制造尺寸不合格率的估计。最后通过一个实例演示了Boot...
[期刊] 统计研究
[作者]
刘乐平 潘松权 任晓美
小域估计(Small Area Estimation)是抽样调查领域里一个重要的研究方向,国计民生中的许多重要问题,如关于失业率、残疾率、传染病的发病率和民意测验的抽样调查都需要采用不同的小域估计方法。本文针对小域估计问题,以估计方法发展脉络为主线,以基于分层贝叶斯分析的小域估计为重点,对小域估计问题的理论、方法和最新进展进行简述,并利用澳大利亚残疾、老龄化和护理人员(SDAC2003)抽样调查实际数据,从分层贝叶斯分析角度对西澳大利亚残疾率进行估计,最后对估计结果进行比较和讨论。
关键词：
小域估计 分层贝叶斯分析 残疾率
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨明 叶鹰 李萍
本文将频率学派与贝叶斯学派的区间估计思想结合,得到了一套组合的区间估计理论。然后以正态均值为例,说明了如何求解最优组合区间估计。
关键词：
区间估计 置信概率 区间长度
[期刊] 统计与决策
[作者]
方涛 黄丽琨
在现场子样相对较小的条件下,研究具有多阶段试验信息时弹点散布方差的参数估计问题,将Bayes法和Bootstrap法结合起来,给出动态Bayes估计的Bootstrap调整方案,并通过仿真模拟算例验证方法的有效性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
郇钰
知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
蒋远营
文章对随机波动模型的MCMC估计方法进行了比较研究,通过对SV0模型的四种不同的波动率抽样方式下的MCMC结果的比较发现,单步Gibbs抽样时波动率的自相关性非常大,而有限正态混合逼近和FFBS方法能够在一定程度上改变其单步Gibbs抽样的缺点,文章还应用SV0模型和ASV模型分别对外汇市场和证券市场进行研究,研究发现汇率数据不存在明显的杠杆效应,而证券市场具有杠杆效应,但是对于中国的证券市场来说并不是特别明显,和他成强烈对比的是S&P500指数的杠杆效应参数的值达到了0.7以上,这与Ait-Sahalia等(2013)的结果吻合,中国的证券市场的这种现象可能和"羊群效应"有关。
[期刊] 统计研究
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲 吴栩
忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型(引入了个体效应),引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法(需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样)估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋青嬗 黄晶晶 马佳羽
经济数据常存在空间相关性，忽略空间相关性会引发内生性问题，导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性，更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一，适用性较差，实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应，构建了平滑转移空间随机前沿模型，该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性，适用性较佳。为丰富估计方法，同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型，其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率，贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示：（1）极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高，其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计；增加样本容量，贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。（2）若忽略空间效应或者平滑转移效应，则估计精度较低。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙慧玲 胡伟文
针对小样本实验数据的概率分布特征有时无法确定,传统概率统计无法提供相应的参数估计问题,文章列出了小样本情况下参数估计的几种方法,并进行比较,给出了具体算例分析,运用蒙特卡罗仿真方法进行建模仿真。仿真结果表明,Bayes Bootstrap方法在样本量极小的情况下更为适用。
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
张彬 葛伟
本文利用2000—2015年中国上市公司季度数据,采用贝叶斯估计方法实证研究总投资和未来收益率间的长期关系,并从投资者情绪视角探究了二者间的微观影响机制。实证结果显示:第一,短期内总投资的不断增加导致了未来收益率的下降,并且这种负向作用长期内显著增加;第二,在总投资能预期到现金流冲击的情况下,投资者情绪因素解释了总投资与未来收益率间的负向效应问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张圆 周兰兰
小域估计(SAE)是小样本抽样调查中的重要议题,该问题下使用经典统计学方法的估计偏差较大。文章基于经验贝叶斯理论的基本思想构建分层贝叶斯模型,以我国肺结核疾病死亡率为例提出了一种小样本条件下有关健康比率数据的小域估计方法,应用MCMC算法对模型中的参数和超参数进行了后验推断。结果表明,与传统方法相比,分层贝叶斯模型同时考虑了不同地区间的同质性与异质性,并可根据样本数量大小对小域估计量进行合理调整,其估计结果更具稳健性。
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