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[期刊] 统计与决策
[作者]
林芳逗 赵为华 张日权
支持向量回归（SVR）是机器学习中重要的数据挖掘方法，当前关于SVR的研究大多基于二次规划理论，同时，利用交叉验证或一些智能算法选取模型中的超参数，然而，基于二次规划理论的SVR估计方法不仅计算量较大，而且不能进行后续的统计推断分析。文章基于贝叶斯方法研究SVR，通过引入两个潜在变量将SVR的?不敏感损失函数表示为双重正态-尺度混合模型并构建似然函数，通过选取适当的先验分布获得兴趣参数和超参数的Gibbs抽样算法。为筛选重要变量和最优模型，引入0-1指示变量并选取回归参数的Spike and Slab先验来获得贝叶斯变量选择算法。数值模拟证明了所提算法的有效性，并在非正态误差下表现出很好的稳健性。最后将所提方法应用于房价数据分析，得到了有意义的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 顾翔
稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。
关键词：
稳健参数设计 支持向量回归机 贝叶斯优化
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[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]
蒋辉
文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。
关键词：
灰色模型 支持向量回归 在线预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周晓剑 肖丹 付裕
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时，均需从头开始学习，而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数，该损失函数对大的异常值比较敏感，而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下，Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择，在现实情况当中。基于此，本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法，该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中，而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比，在对真实数据进行预测建模时，增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈诗一
本文利用一个新的非参数支持向量回归(SVR)方法来预测基于非线性ARI模型的汇率时序变量,并且与最大似然法(MLE)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。从理论上讲,MLE和ANN方法仅侧重于样本内拟合,而SVR方法则同时考虑了拟合和预测,因此,其预测能力在现有方法中是最强大的。本文选择中国、韩国、印度和瑞士四种货币的日汇率来进行预测检验,实证结果支持SVR方法具有最强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖健华
人才的需求预测是一个复杂的问题,造成其复杂性的原因主要是因为与之相关的各种数据存在高度的非线性与不精确性。也正因为预测的复杂性,使得
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴金辉
回归分析是一种非常重要的统计分析方法,引入虚拟变量以后,回归分析的应用更加广泛。文章在虚拟变量设置规则的基础上,给出虚拟变量回归在单因素方差分析、回归分析和面板数据分析中的应用。
关键词：
虚拟变量 设置规则 虚拟变量回归分析
[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] 数理统计与管理
[作者]
慕娟 田茂再
在处理二变量数据、分类数据、纵向数据及层次结构数据时广义线性混合效应模型(GLMM)是有力数据模型,该模型的经典假设是其系统部分具有正态分布的随机效应。然而,在实际应用中,我们需要使用比正态分布更重的尾部分布来处理数据中的异常值和重尾情况。该论文的创新之处在于针对这种情况使用了多元Laplace分布替代正态分布的假设(称为重尾替代)来研究GLMM,构建了新的模型广义贝叶斯分层回归模型。采用Monte Carlo模拟,给出了M-H抽样算法下模型参数的点估计及区间估计,并与其他方法得出的参数估计进行对比。模拟结果表明在重尾数据中,该模型对数据的处理优于传统的方法。最后,利用新模型结合实际数据进行了实证演示,说明了该模型和方法的有效性和实用性。
[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] 统计与决策
[作者]
曾婉红 刘金山
文章研究了带有正态分布SUR模型,采用Jeffreys的不变先验分析Gibbs抽样方法和Direct Monte Carlo(DMC)方法,计算了各参数的贝叶斯后验密度和未来值的预测密度以及其它相关的后验量,如后验置信区间等。通过模拟例子和建立了关于城镇、农村居民家庭平均收入和生活消费支出的SUR模型,将Gibbs抽样方法和DMC方法得出的结果进行了比较。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄山 陈晔 汤乐明
针对我国工业化和城市化进程加快发展、钢材表观消费量持续上升的客观现实,文章构建了包括GDP、城镇固定资产投资、广义货币供应量和钢材表观消费量的贝叶斯向量自回归钢材表观消费量预测模型,实证结果表明,BVAR(2)模型能较好地预测我国月度钢材表观消费量,其短期预测能力优于常用的ARIMA模型,同时,GDP增速的上涨对未来我国钢材表观消费量将产生较大的持久拉动作用;广义货币供应量增速的上涨会对其产生短暂的拉动作用;固定资产投资增速的上涨对其产生的拉动作用将保持半年左右。
关键词：
钢材表观消费量 贝叶斯向量 自回归 预测
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