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[期刊] 统计与决策
[作者]
冯俊丰 赵为华
文章利用贝叶斯方法研究分位数回归的组间和组内双变量选择问题。基于偏态拉普拉斯分布和贝叶斯统计推断方法，结合组间和组内系数的Spike-and-Slab先验分布，提出了分位数回归的贝叶斯双层变量选择方法，并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。通过大量数值模拟和实证分析验证了所提变量选择方法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冯俊丰 林芳逗 赵为华
本文研究分位数回归的组变量选择问题。基于分位数回归和贝叶斯统计推断方法,通过引入系数的组“spike and slab”先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯组变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。进一步,本文还将所建立的贝叶斯组变量选择方法应用到变点检测中,变点的数量和位置的探测准确率较高。数值模拟和两个实例分析验证了所提方法的有效性。
[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] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖学方 贺兴时 贺琳
在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[期刊] 统计研究
[作者]
唐礼智 李雨佳 赵力静
本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘亚新
对于分位数回归中的变量选择问题,文章将Elastic Net惩罚与分位数回归相结合。对参数估计模型进行变形后,建立了贝叶斯分层模型,使各参数的全条件后验分布都是熟知的分布形式,可以采用Gibbs抽样产生收敛速度较快的马尔科夫链来估计回归系数。数值模拟结果表明,该方法在参数估计和预测方面均能达到良好的效果,与现有的四种变量选择方法相比具有较明显的优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
王小燕 张中艳
在数据驱动时代，变量选择广泛应用于投资组合，如何从众多资产中挑选恰当的资产并进行配比，对稳定收益、控制风险非常关键。现有选择资产的方法未考虑到控制错误发现率（FDR），不利于作出稳健的投资决策。为此，本文在Lasso分位数回归下基于Knockoff方法控制FDR，并用于求解条件风险价值（CVaR）投资组合决策模型。其中，用Lasso惩罚实现变量选择，用Knockoff方法通过模仿解释变量的相关结构构造Knockoff变量，将变量选择的FDR控制在给定水平。模型在两步迭代算法下采用线性规划求解，模拟分析从不同的误差分布、变量分布和维度下多角度展开。结果显示，与已有模型相比，基于Knockoff的Lasso分位数回归模型能良好地控制FDR且呈现出最好的预测效果。最后基于上证50指数成分股进行实证分析，利用滚动建模技术进行投资组合决策分析，发现新模型在收益指标和风险指标上均具有一定优势。
[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] 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] 统计研究
[作者]
陶长琪 徐玉婷
分位数回归的贝叶斯推断目前几乎都建立在非对称拉普拉斯分布（ALD）之上。ALD中尾且缺乏控制尾部参数的弊端使得其在实际数据出现尖峰厚尾以及偏斜分布时不能灵活地反映数据特征，导致贝叶斯分位数估计出现偏差。为克服这一缺陷，本文采用具有左右尾参数的非对称指数幂（AEP）分布和基于Gibbs的自适应Metropolis–Hastings抽样方法，对经典贝叶斯分位数回归方法进行了扩展与改进，形成了基于AEP分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法，并将该方法首次应用于面板数据中。同时，为检验AEP方法的有效性，本文将该方法与基于偏指数幂（SEP）分布和基于ALD分布的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法进行了模拟比较。结果显示，AEP方法比SEP和ALD方法更不易受极端值的影响，性能更稳定。并且，在不同扰动项分布假设和不同分位数水平下，该方法具有更高精度的变量筛选功能。最后，选取36家我国零售类上市公司为实证研究对象，运用AEP方法对其股票收益率影响因素进行筛选和回归估计，进一步验证了该方法在实际问题中进行变量选择和参数估计的能力。
[期刊] 长江大学学报(社科版)
[作者]
陈耀辉 白兰
主要对余额宝收益风险进行了分析。首先采用定性分析的方法,确定余额宝收益率的影响因素。然后比较分位数回归和最小二乘估计的区别,再利用贝叶斯分位数回归模型优化分位数回归结果,探究余额宝7日年化收益率、上海同业拆借率、国债收益率、银行理财产品收益率、货币供应量之间的关系。比较前后模型的拟合结果,发现贝叶斯分位数回归更适合表达余额宝收益率及其影响因素的关系,通过多次迭代,各解释变量在余额宝收益率各分位数上对其影响趋势更加明显。利用贝叶斯分位数回归的结果,可知余额宝收益率变动带来的风险分别为流动性风险、投资风险、市
[期刊] 科技管理研究
[作者]
谢婷婷 赵莺
以中国1985—2014年的时间序列数据为样本,运用贝叶斯分位数方法实证分析科技创新、金融发展与产业结构升级的关系。研究结论为:科技创新和金融发展均能促进产业结构升级,但是二者对产业结构升级的提升程度存在差异,科技创新对产业结构升级的提升程度小于金融发展,金融发展水平的提高对产业结构升级的提升作用较大,而科技创新对产业结构升级的影响呈现出倒"U"型关系且对产业结构升级的提升作用不明显。提出推行"大数据、网络化、智能化"的创新发展模式,以及推动金融供给侧改革和加快科技金融发展等建议。
[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
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