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[期刊] 统计研究
[作者]
楼振凯 侯福均 楼旭明
本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题,在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后,以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息,通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率,并给出初始条件和递推公式,运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后,本文给出一个系统故障识别的应用例子,验证了所设计算法的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈学华 韩兆洲
状态空间模型常被用来描述未知量的动态特性以及可观测变量与未知量的关系,它包含了许多常见的时间序列模型,因而为许多问题提供了较一致的分析框架,近年来在经济金融中得到了广泛的应用。当模型是线性和高斯时,称之为线性高斯状态空间模型,
[期刊] 预测
[作者]
张世英 王艳晖 杨尊琦
时间序列预测的状态空间方法张世英，王艳晖，杨尊琦（天津大学３０００７２）Ｐ，ＣＹｏｕｎｇ和Ｎ，Ｃ，Ｎｇ开发的状态空间预测方法［１］实现了模型参数估计的递推计算，并完全摆脱了Ｂｏｘ一Ｊｅｎｋｉｎｓ时间序列建模的困难，具有很大优点。在Ｐ．Ｃ．Ｙｏｕｎｇ等...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张连增 杨婧
在寿险中,多状态模型是传统的两状态模型的推广。多状态模型包括失能、退保等其他状态。在本文中我们将马尔可夫链应用于多状态模型的研究,多元风险模型、多元生命模型都可以视为特殊的多状态模型,从而可以进行统一化处理。相对于传统寿险精算理论中对多元风险模型、多元生命模型和多状态模型分别讨论,本文的统一化处理是很大的改进。本文给出了两个多状态模型的实际应用的例子,对相应的Thiele微分方程组,通过编程求得数值解。
[期刊] 中国经济问题
[作者]
蒋彧 方先明
在非有效市场中,股市的波动会表现出周期性特征。为深入研究中国股票市场的运行状态及各状态间的转换规律,本文构建马尔可夫转换模型,并借助贝叶斯方法进行相关参数估计以及最优状态数目的确定。以上证综指为对象的实证检验结果表明,中国的股市自建立以来,可以清楚地划分为"稳定牛市"、"震荡牛市"、"鹿市"、"熊市"和"极度波动"这5个状态。在不同状态内部,股市运行呈现出不同的特征,每一状态持续的时间以及向其他状态转换的概率也不相同。
[期刊] 预测
[作者]
雷钦礼
经济状态预测模型及其估计雷钦礼（山西财经学院０３００１２）在经济决策和管理活动中，经常需要对经济运行状态进行预测。例如，预测某种新产品在市场上将是畅销、平销、抑或滞销；预测未来市场乃至整个国民经济的运行将是处于正常状态，还是处于过热或疲软状态。因此，...
[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] 统计研究
[作者]
赵昕东 耿鹏
本文将贝叶斯吉伯斯样本生成(Bayesian Gibbs Sampling,BGS)方法应用到状态空间模型的估计。首先介绍了BGS方法的基本内容和计算步骤,然后给定参数生成满足状态空间模型的模拟数据,并对模拟数据应用BGS方法估计。结果表明参数和状态向量的估计值与参数和状态向量的真实值相当接近,明显优于基于Kalman滤波的最大似然估计结果。最后,本文将BGS算法应用于中国1980至2008年的潜在增长率与增长率缺口的估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
靳珊 黄荣坦
高频超高频时间序列的分析与建模成已为计量经济的一个全新研究领域,而研究金融市场中交易事件到达时间的随机条件持续期SCD模型,因为加入了随机变量,可以更好地拟合高频超高频金融时间序列特有的统计特征,但随机变量的引入给模型估计带来了估计困难。考虑到非高斯状态空间模型与随机条件持续期SCD模型各自的优势,文章将SCD模型转换成非高斯状态空间模型,从而利用非高斯状态空间框架下的Kalman滤波解决了SCD模型的估计难题。
关键词：
状态空间 非高斯 SCD模型
[期刊] 上海金融
[作者]
朱钧钧 谢识予
本文采用马尔可夫转换-自回归模型分析了上证综指的周收益率。通过6个模型的比较,本文指出状态转换模型明显优于普通GARCH模型。研究表明中国股市存在多个独特特征:收益率在不同状态之间的变动规律差异显著;低波动状态的持续时间最短,出现频率也最低,而高波动状态出现次数最多,并且同牛市的相关性显著;中国股市中,低和中等波动状态之间无法直接转换,而是必须通过高波动状态作为媒介而相互转换。这些特征都显著区别于成熟市场,也提供了中国股市缺乏有效性的直接证据。本文结论有助于风险控制、预测等金融实践操作,对于股市制度设计和创新也能提供一定的方向指导。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇 刘鹤飞
隐马尔可夫模型是一种基于随机过程的概率统计模型。文章研究隐状态个数未知时的隐马尔可夫0-1分布的贝叶斯推断。首先利用可逆跳跃马尔科夫链蒙特卡洛方法在可变维参数空间中抽样,根据隐状态个数的后验概率估计未知的隐状态个数。然后利用MCMC算法对隐状态个数确定时的隐马尔可夫0-1分布的参数进行估计。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘鹤飞 王坤 蒋成飞
本文研究隐状态个数未知且观测变量为多维数据的隐马尔可夫模型。首先利用可逆跳跃MCMC算法对隐状态个数进行模型选择。确定隐状态个数后,再利用传统的MCMC算法对模型的参数进行贝叶斯估计。在使用可逆跳跃MCMC算法时,要求对模型的参数进行分解和合并,本文对此有两点理论贡献:一是改进了隐状态转移概率矩阵的分解和合并方式,提高了分解过程接受的概率,加快了迭代收敛的速度;二是提出了一种协方差矩阵分解和合并的方法,在满足可逆跳跃MCMC算法基本要求的基础上,还满足协方差矩阵必须正定这一特殊要求。
[期刊] 中国经济问题
[作者]
周政宁 史新鹭
本文通过构建两状态隐马尔科夫模型,利用EM算法系统地研究了动量策略收益的尾部风险。研究发现,不论是波动状态还是平稳状态下,动量收益对市场上行的反应程度都要低于其对市场下行的反应程度。本文的研究也发现,在动量策略收益的残差项为学生分布及市场超额收益的残差项为正态分布的情形下,动量策略收益和市场超额收益的四阶矩均位于其模拟分布的95%置信区间内。在对动量崩溃进行预测的过程中,本文研究还发现,当隐马尔科夫模型中包含期权特征时,动量崩溃的错误预测次数相对较小,这表明期权特征在隐马尔科夫模型中的重要性。利用市场超额收益波动预测方法,其产生的动量崩溃错误预测次数显著低于波动状态预测概率的相应值。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
彭硕 刘东阳 时国龙 李广博 慕京生 辜丽川 焦俊
针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题，将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据，以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象，利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理，把提取的39维的梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC）作为网络学习和识别的数据集，构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明：1）隐马尔可夫隐状态数设置为5，深度神经网络隐藏层设置为3层，每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型（Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM），对5种生猪状态音频，即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%，总体识别率83%;2）相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型（Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM）,DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%，总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNNHMM生猪音频识别模型，对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率，且更为可靠。
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