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[期刊] 宏观经济研究
[作者]
翁东东
本文在结构凯恩斯菲利普斯曲线框架内研究我国通胀动态行为,首先运用Gibbs抽样算法估计我国产出缺口,最后运用广义经验似然方法实施有限样本下的稳健结构经济计量分析。研究揭示我国通胀动态具有混合预期和非粘性的特征。基于此,本文提出降低宏观层面的通胀预期和提高货币政策执行力及透明度的政策建议。
[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] 统计研究
[作者]
罗幼喜 李翰芳 田茂再
文章讨论了含有随机效应的面板数据模型,利用非对称Laplace分布与分位回归之间的关系,文章建立了一种贝叶斯分层分位回归模型。通过对非对称Laplace分布的分解,文章给出了Gibbs抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,模拟结果显示,在处理含随机效应的面板数据模型中,特别是在误差非正态的情况下,本文的方法优于传统的均值模型方法。文章最后利用新方法对我国各地区经济与就业面板数据进行了实证研究,得到了有利于宏观调控的有用信息。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李莉莉 周楷贺 杜梅慧
针对海量数据,子抽样算法是当前一种流行的简化计算和降低计算成本的方法。现阶段的研究主要集中于单目标变量的估计上。多目标抽样也是现实生活中经常遇到的问题。本文提出基于广义线性模型,多目标抽样的均值两步子抽样算法。两步子抽样算法是Wang等(2018)~([1])提出的基于L-最优和A-最优的思想,确定每个抽样单元的入样概率。本文在此基础上,定义多目标抽样的各单元的入样概率,并推导模型参数估计量的渐近性质,最后用模拟数据和实际例子对均值两步子抽样算法和多目标两步子抽样方法进行比较。结果表明,在样本量相同时,A-最优准则下均值两步子抽样算法在估计精度上优于基于两步子抽样算法的MPPS抽样和L-最优准则下均值多目标两步子抽样算法。在计算效率上也较全样本估计有显著的提高,节约了计算时间。
关键词：
大数据 两步子抽样算法 广义线性模型
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周建 杨芝廷
本文研究了具有结构突变的小样本GIBBS抽样单位根检验方法,分别对小样本容量为20、30、40、50、60和100六种情况下分别发生1～3个结构突变点的临界值及其检验效力各自进行了10万次马尔可夫链蒙特卡罗模拟。本文首先通过GIBBS抽样对数据生成过程的结构突变点及其发生概率进行判断,然后分段采用OLS、GLS和KGLS三种小样本退势法对原有序列单位根进行检验。主要结论表明,真实DGP有无时间趋势项对于OLS和GLS退势临界值变化趋势无影响,但是对于KGLS退势临界值变化趋势有显著影响;具有结构突变的小样本GIBBS抽样单位根法检验效力显著高于未判断结构突变的退势方法。样本越小,基于GIBBS...
[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]
朱慧明 蒋丽萍 游万海
文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布,设计Gibbs联合抽样算法,据此估计模型参数,并对SHFE黄金期货价格和TOCOM黄金期货价格数据进行了实证分析。
[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] 调研世界
[作者]
于力超
抽样调查领域经常得到分层结构数据集,若仍采用传统的一般线性模型,将影响参数估计结果的无偏性和有效性,应采用分层模型进行数据分析。另外,调查数据中不可避免含有缺失数据,如何在分层结构数据集中含有缺失数据的情形下进行参数估计是一个研究热点。本文总结了国内外最新的分层模型理论研究和应用现状,并对分层结构数据的统计推断方法和缺失数据处理方法提出了自己的一些见解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王怡 周力
在数据仓库中,传统的缺失值处理方法均存在一定程度缺陷。文章主要论述将统计中的Gibbs抽样仿真概念应用到数据仓库中的缺失值处理中,在满足原有数据条件分布充足的条件下,能够解决传统数据仓库缺失值处理工作量大、数据偏置等问题,并且该方法能够使用excel完成仿真过程,简单易行,可操作性强,能够更为直接和有效的解决现实中的数据仓库中缺失值处理问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万强
传统np控制图设计常忽视控制图设计的经济后果且对工序的细微变化反应迟钝,在倡导经济高效生产化的今天已很难适应。在这种背景下,提出了一种基于经济设计的双抽样可变抽样间隔型np控制图设计方案,并优化分析了控制图各参数变化对于控制图设计的影响。实验发现,文章所提出的np控制图相较于双抽样型np控制图和调整抽样间隔型np控制图平均提高了9.95%和4%的经济效益。
[期刊] 统计与决策
[作者]
田金方 陈珮珮 张小斐
文章首先评述了六种成份选择方法的优缺点,然后基于BOOSTRAP抽样思想改进了Horn的平行分析方法,并利用随机模拟技术比较分析了改进方法的优越性。结果表明:BOOSTRAP平行分析关于样本容量和样本分布都是一致有效和稳定的,能够正确地辨识出需要提出的成份个数,而Horn的平行分析仅在大样本和正态分布情况下才能达到BOOSTRAP平行分析的效度。
关键词：
成份 平行分析 BOOSTRAP
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