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[期刊] 统计研究
[作者]
苏治 位雪丽 赵宣凯
传统识别SVAR模型的方法包括两类,一类是约束模型中的结构参数,另一类是约束脉冲响应函数,但多为严格的等式约束,符号约束则基于先验理论限定脉冲响应的方向,用较为宽松的不等式约束实现模型识别,能有效降低主观因素影响;同时随着经济结构的变化,SVAR模型的参数估计值有随时间变化的趋势,固定的参数估计值已不能有效刻画不同时期的经济发展状态。本文基于Gibbs抽样思想与贝叶斯统计推断理论,系统介绍符号约束下时变参数SVAR模型的贝叶斯估计方法,使用中国和美国数据,分别估计VAR模型、Sign-SVAR模型和Sign-TVP-SVAR模型。实证结果发现,符号约束能够有效避免脉冲响应的方向性偏误,时变参数能够更好刻画不同时期内经济变量的结构时变特征,在货币政策分析中具有明显优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
苏治 刘程程 宋志刚
SVAR模型的传统识别方法更多地涉及等式约束,即通过对模型中的结构参数或脉冲响应函数施加以严格的等式约束,从而实现模型参数的识别与估计,符号约束则是通过将已有经济理论背景转化为先验信息,借助不等式来约束各变量间的关系,能有效地避免模型缺乏理论基础的问题;伴随着经济社会改革的不断深化,模型中变量间系数及扰动项的方差—协方差矩阵均随时间而变,表现出明显的时变特征,固定参数已不能有效地刻画经济运行中的动态变化关系,时变随机波动SVAR模型的优势日益凸显;贝叶斯估计的一个重要特征即是将先验信息与样本信息相结合,应
关键词：
符号约束 时变参数 随机波动 贝叶斯估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 钱争鸣
本文采用贝叶斯方法对非参数空间滞后模型进行全面分析,包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的贝叶斯方法通过逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法来实现。在进行贝叶斯分析时,对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布,进而获得其他未知量的边际后验分布。本文设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样,并应用所建议的方法进行数值模拟。
关键词：
贝叶斯估计 截幂样条 逆跳MCMC
[期刊] 产经评论
[作者]
李伯钧 郭永济
通过构建通货膨胀形成的理论模型,本文运用符号约束的贝叶斯VAR方法探讨通货膨胀和汇率波动对产出增长的影响。结果发现:实际利率对通货膨胀和人民币升值冲击均有较大的响应,且受通货膨胀的影响更大,即稳定价格的货币政策比稳定汇率的政策更加有效;通货膨胀冲击下,实际利率在长期有所上升,但并未达到控制通货膨胀的效果,实际利率偏低阻碍了货币政策效果的发挥;人民币升值对产出增长具有较大的负面影响,对通货膨胀具有负向冲击,但由于油价上涨的原因,人民币升值并没有降低通货膨胀水平。
关键词：
符号约束 通货膨胀 人民币升值 货币政策
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施。结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 朱少平
文章依据经验贝叶斯估计的思想,研究在平方损失函数下,正态模型中刻度参数的经验Bayes(EB)估计问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施。结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率。
[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] 统计与决策
[作者]
李贤锦 胡锡健 杨玉琴
为了解决AR(1)-MA(0)双重模型的参数估计问题,文章引入一种新的方法即基于MCMC和贝叶斯估计方法,对该模型的参数进行了估计,系统地推导出了模型中各参数的估计值;通过数值模拟,说明用该方法估计此类模型的参数是可行的,且与传统方法相比更易于实现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔红芳 单锐 李玲玲 高敬辉
文章主要讨论在线性等式约束Aβ=b下半变系数模型的参数估计问题,给出了参数部分β在等式约束Aβ=b下的P-CD共轭投影梯度法和非参数部分α(·)的估计,证明了该共轭投影梯度算法的全局收敛性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李泽华 吴小腊
文章讨论部分变系数模型在线性约束条件r=Rβ下的参数估计问题,给出了参数部分β的相合估计βRls和非参数部分α(u)的估计(u),得到了估计的渐近性质。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴建华 王新军 张颖
在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型;并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比。结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势,可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时模拟追踪。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 郭益敏
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
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