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[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] 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] 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] 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]
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] 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] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴世朋 张辉国 胡锡健
文章在简要介绍地理加权回归(GWR)模型的基础上,推导地理加权回归模型的贝叶斯估计方法(BGWR),并分析该估计方法的稳健性。通过模拟实验研究贝叶斯地理加权回归在数据包含各种异常值情况下的稳健性,结果显示:贝叶斯地理加权回归比地理加权回归具有更好的稳健性。虽然贝叶斯地理加权回归模型计算时间略多一些,但是在空间数据集可能包含异常值的情况下,贝叶斯地理加权回归模型更为可靠和有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵远英 徐登可 庞一成
文章对逆高斯回归模型进行贝叶斯统计分析,通过利用Gibbs抽样和MH算法得到模型参数的贝叶斯估计以及贝叶斯数据删除诊断统计量的计算。数值模拟说明了方法的可行性。
[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] 国际贸易问题
[作者]
倪中新 卢星 薛文骏
本文研究了我国钢铁需求量的主要影响因素，分别使用Ｓｍａｌｌ ＴＶＰＶａＲ模型、ｍｅｄｉｕｍ ＴＶＰ－ＶａＲ模型、ｌａＲｇｅ ＴＶＰ－ＶａＲ模型、ＴＶＰ－ＶａＲ－ｄｍａ和ＴＶＰ－ＶａＲ－ｄｍＳ对我国钢铁需求量进行预测并比较，研究结果表明ＴＶＰＶａＲ－ｄｍａ能够快速适应中国经济结构的渐变和突变情况并能较大地提高其预测的准确性。预测结果表明，基于国际货币基金组织对各国ｇｄＰ增长率的预测和我国钢铁产能不再增加的条件下，＂一带一路＂战略将逐年化解我国过剩的钢铁产能，２０１５年至２０２０年期间我国的粗钢需求值大约每年增加０．１４６亿吨，最终在２０２０年我国将只有０．４８亿吨左右过剩的粗钢产能。同时，为了完．．．
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
金春雨 兰中停
本文通过扩展现有Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整回归模型，允许协整回归模型的系数具有时变特性，并且利用切比雪夫时间多项式来模型化时变系数，提出一个能够捕捉平滑时间转换的时变误差修正模型，并利用极大似然法进行估计。此外，本文还构建了一个用于检验Ｊｏｈａｎｓｅｎ非时变协整作为原假设的似然比检验，并推断其渐近服从卡方分布。最后应用本文所提出的时变系数协整回归模型检验了人民币汇率购买力平价，结果表明人民币对美元名义汇率、国内消费者价格指数以及美国消费者价格指数之间存在时变协整关系，但系数的符号与理论预期不一致。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
蒋翠侠 张婷婷 许启发
结合普通分位数回归的模型结构和可行性最小二乘方法的时变系数特征,在普通分位数回归模型的损失函数中引入动态误差设定,提出了一个新的模型:时变系数分位数回归模型,并给出其模型表示、模型估计以及模型检验等建模方法。时变系数分位数回归模型更能够适应广泛数据类型的建模需求,体现回归系数的时变特征,揭示解释变量对响应变量完整条件分布特征的影响,具有广阔的应用前景。将其应用于组合投资决策分析,构造出VaR风险动态组合投资方案,并与VaR风险静态组合投资方案、方差风险静态组合投资方案、方差风险动态组合投资方案等进行实证比较。结果表明,基于时变系数分位数回归模型的VaR风险动态组合投资方案所得投资效果在收益、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] 中国科技论坛
[作者]
王飞
贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主要经济指标2010—2015年的预测为本文详细评价BVAR模型实际预测误差提供了绝佳的机会。以民族地区为例,本文的分析表明,BVAR模型的预测误差非常小,预测能力令人非常满意。同时本文也分析并指出进一步提高BVAR模型预测精度的努力方向。
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