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[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]
郭俊峰
尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题。为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型。通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 李坤明
研究目标:提出空间滞后分位数回归模型的贝叶斯估计方法。研究方法:根据贝叶斯分析思想,分别在模型参数的正态先验和双指数先验设定下,构建模型参数的贝叶斯估计方法,并分别利用数值模拟方法和应用实例考察估计方法的小样本表现和实际应用效果。研究发现:所提出的贝叶斯估计方法在小样本条件下具有良好的估计效果和稳健性,在两种先验设置下,不同分位点上的参数估计精度均较高,应用实例展示了理论方法的实际应用价值。研究创新:应用贝叶斯方法估计空间分位数回归模型,该方法综合考虑了先验信息和样本信息,具有更高的估计精度。研究价值:所构建的理论方法将为经济、金融、环境等领域的具有厚尾和空间相依特征的数据提供有力的分析工具。
[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] 统计与决策
[作者]
武新乾 程芳
文章针对固定设计下异方差非参数回归模型,考虑了基于多项式样条的三种预测方法,即非外推法、线性外推法和非线性外推法。模拟结果表明非外推预测法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)的均值最大,而线性外推法的RMSE和MAE的均值略小于非线性外推法的RMSE和MAE的均值。实证分析结果显示:非外推预测法的平均绝对百分比误差(MAPE)、RMSE和MAE最大,线性外推法的MAPE、RMSE和MAE最小。这表明整体上外推法优于非外推法,而线性外推法是简单可行的。
关键词:
非参数回归模型 多项式样条方法 预测方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑美洁 田波平
条件方差函数及其同时置信带是非参数回归领域的研究热点之一,文章针对重节点数据,基于自然三次样条基和B样条基建立两步样条光滑法模型,利用非参数bootstrap方法,借鉴Song和Yang(2009)的思路,构造条件方差函数及其置信带;在此模型基础上,进行加权迭代改进,建立加权迭代自然三次样条模型和加权迭代B样条模型,基于置信带覆盖率评估模型优劣。研究表明,加权迭代改进可以提高条件方差函数及其同时置信带的覆盖率;交叉检验函数敏感性较差,根据经验选择光滑参数具有可行性;B样条模型以牺牲少量的拟合优度为代价,极大地提高运算速度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武新乾 程芳
文章针对固定设计下异方差非参数回归模型,考虑了基于多项式样条的三种预测方法,即非外推法、线性外推法和非线性外推法。模拟结果表明非外推预测法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)的均值最大,而线性外推法的RMSE和MAE的均值略小于非线性外推法的RMSE和MAE的均值。实证分析结果显示:非外推预测法的平均绝对百分比误差(MAPE)、RMSE和MAE最大,线性外推法的MAPE、RMSE和MAE最小。这表明整体上外推法优于非外推法,而线性外推法是简单可行的。
关键词:
非参数回归模型 多项式样条方法 预测方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
张东云
文章主要研究非参数异方差回归模型的局部极大似然估计问题。首先,利用局部逼近的方法,得到了回归均值函数的局部极大似然估计。然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数线性拟合的方法,得到了方差函数的局部估计,保证了估计量的非负性。最后,通过对城镇居民消费与收入的实证研究,说明了非参数回归模型的局部似然估计法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 陈建东 朱小芹
文章研究了响应变量随机缺失下分位数回归模型的参数估计问题。首先基于观测数据得到了响应变量的条件分位数估计;其次在响应变量随机缺失的假定下,对缺失数据进行多重插补;最后,基于插补后的数据集对模型进行参数估计。该方法在数据缺失率较大或协变量维数较大时,参数估计结果依然有效。通过随机模拟说明了该方法的优越性。
关键词:
分位数回归 响应变量缺失 多重插补 有效
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐中君 王美月 禹海波 吴凡
构建加入周末系数的Bass模型,得到改进Bass模型;以消费者决策过程理论为指导,首次将网络搜索和电影特征信息两类变量为自变量,以改进Bass模型参数为因变量,建立多元回归模型;结合改进Bass模型与参数回归模型得到联合预测模型。将2013-2016年国产电影分为训练集和测试集两部分;用训练集估计得到回归模型参数,用测试集检验联合预测模型的有效性。结果显示,提出的联合预测模型能较好地预测电影日需求,并对预测结果进行分析讨论。
[期刊] 经济问题
[作者]
王少芬
采用1980~2011年的年度数据,对我国能源消费与GDP之间的关系进行了实证分析。通过线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法对能源消费与GDP关系进行了拟合分析。从拟合效果来看,相对于线性回归模型,引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法更能有效地拟合能源消费与GDP之间的关系,最后提出相应政策建议。
关键词:
能源消费 虚拟变量 非参数回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
邸俊鹏 张晓峒
文章针对二元选择分位数回归模型的贝叶斯估计方法进行探索性研究。通过模拟实验比较分析了不同先验设定和不同抽样算法下贝叶斯二元选择分位数回归估计量的统计性质,以及贝叶斯方法与频率学派方法对二元选择分位数模型进行估计的优劣。结果表明,对二元选择分位数回归模型进行贝叶斯估计具有一定的优势,尤其是小样本下,估计效果更佳;而且采用Gibbs抽样得到的估计量精度更高,统计推断更准确,尤其是在高分位数下Gibbs抽样的优势更明显。
关键词:
分位数回归 贝叶斯估计 二元离散选择模型
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
朱建平 靳刘蕊
与传统的回归方法相比,函数数据回归可以从连续的角度揭示变量间内在关系发展变化的速率、曲率等更深层次的动态规律性。本文通过对模型参数的基函数展开来构建函数回归模型,并利用该模型对1989-2005年我国城镇居民消费函数进行动态分析。
关键词:
函数数据 回归分析 基函数 消费函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 刘再明
文章研究了一类固定设计下半参数回归模型的参数分量和非参数分量的估计,在误差是NA序列时,运用数据深度加权技术,得到了深度加权小波估计,并证明了该估计的矩收敛速度。
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