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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡盛锠 黄涛
对称正定矩阵作为非欧随机对象数据中的一种典型数据,具有对称性和正定性的特定约束,且处于黎曼流形当中,使得所有基于欧式度量空间而建立的传统统计模型、方法和理论都不再适用。为此,本文将结合黎曼流形的几何结构,引入对称正定矩阵的黎曼均值、方差、协方差的定义,并针对对称正定矩阵时间序列构建自回归模型,同时给出所提模型的渐近理论和预测方法,最后通过模拟研究和实际数据分析来展示所提模型和方法的有效性和实用性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[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] 统计与决策
[作者]
戴稳胜 吕奇杰 David Pitt
建本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波分解与重组对金融时间序列数据进行预处理,再以SVR建立预测模型。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
王飞
贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主要经济指标2010—2015年的预测为本文详细评价BVAR模型实际预测误差提供了绝佳的机会。以民族地区为例,本文的分析表明,BVAR模型的预测误差非常小,预测能力令人非常满意。同时本文也分析并指出进一步提高BVAR模型预测精度的努力方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李述山
文章提出了Copula相依序列的概念,讨论了Copula相依序列的性质及与严平稳序列之间的关系。建立了一个时间序列的非线性模型——Copula自回归模型,给出了相应的参数估计方法、相依阶数的确定方法。并基于Copula自回归模型给出了一种点预测方法、一种区间预测方法以及一个时变Va R的估计方法。运用算例说明了Copula自回归模型及相关方法的有效性。
[期刊] 商业时代
[作者]
李万春
本文运用spss19中的指数平滑模型、ARIMA模型、指数模型和回归分析模型对四川省内江市历年物流量和经济数据进行建模和预测。对四种方法的预测结果进行比较、分析、检验,最后得到内江市未来的物流量最有可能的发展情况,给出平均误差,并针对物流产业的发展提出相关对策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭婧 何幼桦
文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析。基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数的满条件分布以及MCMC抽样算法。仿真结果表明,所得到变点时刻的MCMC抽样链条有很好的收敛性。使用分位数自回归变点模型对中小板综合指数极差数据进行实证分析,结果表明了数据的波动具有非对称性,在较低分位数上波动的滞后性要弱于高分位数。在不同分位数上得到的变点时刻的估计,与该时间段中小板市场波动的实际表现相一致。
[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] 国际金融研究
[作者]
方勇 吴剑飞
本文运用贝叶斯向量自回归样本外预测模型分析了中国通货膨胀的诱发因素,发现本轮通货膨胀的最主要原因是近年来中国货币过度发行,而外部冲击则是次要原因。在外部冲击中,国际食品价格变化对中国通货膨胀的影响较大,国际石油价格变化影响较弱。Diebold-Mariano(D-M)检验也表明包含货币供应量的贝叶斯向量自回归样本外预测模型对通货膨胀的预测能力要高于其他模型,开放经济模型对中国通货膨胀分析有较好的适用性。
[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] 数理统计与管理
[作者]
赵为华 王玲 张日权
本文使用多项-Logistic-正态模型分析多分类计数响应数据,基于贝叶斯推断方法研究模型的估计及其变量选择方法。通过引入Polya-Gamma分布的潜在变量和回归系数的“Spikeand-Slab”先验,得到了Gibbs后验抽样算法。数值模拟研究和RNA-seq基因实例数据分析验证了MLN模型及其贝叶斯推断方法的有用性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张延群
全球向量自回归模型(GVAR)是将经典VAR模型加以扩展,使其能够用于分析世界各国或各地区之间经济联系的一种新的模型方法。本文阐述GVAR模型的理论、方法及其在中国经济分析中的应用。基于包含33个国家的GVAR模型,本文实证分析了中国与世界经济的相互影响。通过一般冲击反应函数方法分析中国需求冲击、美国需求冲击、美国债券市场价格和国际油价变动等冲击对中国和其他国家经济增长以及通货膨胀的传导机制、影响强度、持续时间等。结果显示,中国需求冲击对美国、欧元区、日本等主要工业化国家有显著影响,同时中国经济也受到美国债券价格变动较强烈的冲击。
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