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[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨光艺
文章采用时变系数模型对中国股票市场的超额收益率进行预测,并结合贝叶斯模型平均的方法对各模型进行模型平均,得出稳健有效的预测结果。实证比较表明:(1)时变系数模型相比常系数模型具有更好的预测效果;(2)时变系数模型能帮助投资者在市场剧烈变化时迅速做出反应;(3)单变量情形下,宏观经济类变量具有更好的预测效果。
关键词：
时变模型 模型平均 预测回归
[期刊] 中国货币市场
[作者]
郭黎宁 黄磊 刘晗 徐文君 顾捷
文章选取13个解释变量,运用贝叶斯模型平均方法建立动态模型,筛选出对人民币汇率影响最大的自变量以及模型进行回归分析,进而预测人民币汇率。研究支持了近期市场主流观点,即美元指数、汇率风险溢价、中美利率差额等对近期人民币汇率影响较大,并发现外汇占款等其他影响较大的因素。文章建议将人民币回归预测结果与汇率期权执行价格相结合,引导企业坚持"风险中性",专心专注主营业务。
[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] 林业科学
[作者]
鲁乐乐 王震 张雄清 张建国
【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。
[期刊] 保险研究
[作者]
张宁
作为长寿风险研究领域的基础,死亡率预测近些年获得快速发展,诸多模型的提出使得历史数据的信息得以最大程度的挖掘,但也带来了模型不确定问题。本文对现有的死亡率预测模型进行了分析和整理,提出其中的模型不确定性问题,并针对死亡率预测的模型不确定问题,引入了贝叶斯模型平均方法。该方法以贝叶斯后验概率为权重,综合考虑"一揽子"预测模型的预测能力,并根据它们预测吻合程度进行加权,最终给出死亡率预测结果,结论表明,不但在理论上表现出超过单一模型的优势,也在实践中超过了任何一个单一模型。本文还给出了基于该模型的死亡率预测结果和预期寿命。
[期刊] 金融研究
[作者]
陈伟 牛霖琳
模型和参数的不确定性以及信息的综合有效利用是影响宏观变量预测精度的主要因素。本文运用贝叶斯模型平均(BMA)方法建模并对样本外通胀进行预测,综合备选模型及变量的信息,以控制模型不确定性,并有效利用丰富的宏观数据信息。本文选取28个解释变量构建了含有2~(28)个单一线性模型的集合,实证上采用了马尔科夫链蒙特卡洛模型综合算法(MC~3)对备选模型进行抽签,抽签次数为1000万次。采用中国宏观数据的实证结果表明,通胀一阶滞后项与工业企业增加值增速作为预测因子几乎被选择在所有预测模型中;对于通胀的样本内拟合,贝叶斯模型平均(BMA)方法优于单一模型;对于样本外预测,在RMSE标准下,贝叶斯模型平均方...
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔航
文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点:第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨爱军 周影辉
上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)作为我国货币市场基准利率,研究影响SHIBOR定价因素有重要意义。文章提出利用贝叶斯模型平均方法来选择影响SHIBOR定价因素,使用随机搜索变量选择方法来有效的对模型集合中模型进行抽签。研究结果表明:一年期人民币银行贷款利率、回购利率、上一日SHIBOR报价和资金成本对上海同业拆借市场利率存在长期的正的影响,是影响SHIBOR定价的决定因素。
关键词：
同业拆放利率 贝叶斯模型平均 影响因素
[期刊] 管理评论
[作者]
田建强 刘志新
在1993年第一季度到2012年第二季度宏观数据的基础上利用贝叶斯模型平均方法估计我国包含央行预期方式的时变泰勒规则,从央行预期方式、长期利率、利率平滑系数、通胀缺口系数及产出缺口系数五个方面的时序变化讨论时变泰勒规则在我国货币政策中的应用。研究发现,央行的预期方式与通货膨胀率的大小有关。当通胀率较低时,央行依据上一期的宏观数据制定货币政策;当通胀率较高时,央行依据对将来经济状况的预期制定货币政策。此外,通胀和产出缺口系数的变化表明我国货币政策在2007年前后发生了机制转换。由于通货膨胀缺口系数总是小于1,我国货币政策在治理通货膨胀方面是一种不稳定的货币政策。
关键词：
时变泰勒规则 贝叶斯模型平均 货币政策
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王亮
贝叶斯模型平均方法是通过后验概率为权重对可能的单项模型进行加权平均,以后验概率大小为标准客观选择解释变量,并通过设置不同的先验概率分布将主观信息与模型和数据信息相融合,进而反映信息更新的动态过程,是处理经济计量建模过程中模型不确定问题的有效方法。文章首先从数理统计视角探讨了贝叶斯模型平均方法的基本原理,其次从模型空间抽样技术、先验概率分布设置等方面评述了贝叶斯模型平均方法的理论研究动态,并重点综述了贝叶斯模型平均方法在解释变量选择和被解释变量预测领域的应用现状,以及贝叶斯模型平均方法的最新发展动向和我国学
关键词：
贝叶斯模型 计量建模 宏观经济 计量经济
[期刊] 统计研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下。通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强。在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可。蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
陈青青 龙志和 林光平
本文基于面板数据空间误差分量模型,提出空间Hausman检验,并构造出辅助回归模型的空间Hausman检验,进而通过Monte Carlo模拟实验,研究空间Hausman检验,以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验能有效矫正空间面板数据下经典Hausman检验的水平扭曲,但随着空间相关性和样本量增大,其水平扭曲偏离理想值;辅助回归空间Hausman检验始终保持理想的水平扭曲。此外,二者均具有优越的检验功效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
牛岩溪 梁冯珍
Pair-Copula贝叶斯网络模型是解决变量间相依关系推断问题的一种有效模型,而条件独立性检验是该模型构建过程中的关键步骤。文章在改进的PC算法的基础上,提出了基于多项式回归残差的条件独立性检验方法,并进行仿真模拟实验。该方法可以良好地检验变量间的条件独立关系,通过有向无环图反映网络中的相依和独立关系,并结合Pair-Copula得到完整的相依关系推断模型以及相应的密度函数。
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