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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨亮 孟生旺
研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
零膨胀 贝叶斯 损失次数 分位回归
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨亮 孟生旺
研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
零膨胀 贝叶斯 损失次数 分位回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
张晓琳 付英姿 褚培肖
零膨胀负二项(ZINB)层次回归模型是分析散度偏大集群计数数据的有力工具,该模型的基本假设是随机效应和随机误差均服从正态分布。然而,在许多实际应用中,上述假设缺乏稳健性,且相关研究表明,个体内的随机误差以及随机效应将共同导致数据的非正态性特征。基于上述原因,文章将重点考虑基于偏斜正态分布的ZINB层次回归模型的贝叶斯分析问题,与经典的基于似然的方法相比,贝叶斯分析方法具有建模灵活,计算相对简便的优势,特别适合于层次结构较为复杂的模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
孟生旺 杨亮
索赔频率预测是非寿险费率厘定的重要组成部分。最常使用的索赔频率预测模型是泊松回归和负二项回归,以及与它们相对应的零膨胀回归模型。但是,当索赔次数观察值既具有零膨胀特征,又存在组内相依结构时,上述模型都不能很好地拟合实际数据。为此,本文在泊松分布、负二项分布、广义泊松分布、P型负二项分布等条件下分别建立了随机效应零膨胀损失次数回归模型。为了改进模型的预测效果,对于连续型的解释变量,还引入了二次平滑项,并建立了结构性零比例与解释变量之间的回归关系。基于一组实际索赔次数数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
关键词：
随机效应 P型负二项 零膨胀 索赔次数
[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] 国际金融研究
[作者]
方勇 吴剑飞
本文运用贝叶斯向量自回归样本外预测模型分析了中国通货膨胀的诱发因素,发现本轮通货膨胀的最主要原因是近年来中国货币过度发行,而外部冲击则是次要原因。在外部冲击中,国际食品价格变化对中国通货膨胀的影响较大,国际石油价格变化影响较弱。Diebold-Mariano(D-M)检验也表明包含货币供应量的贝叶斯向量自回归样本外预测模型对通货膨胀的预测能力要高于其他模型,开放经济模型对中国通货膨胀分析有较好的适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹学锋 吴丽雯
随着我国经济的快速发展,地区间的发展差距日益明显。为协调各地区的经济发展问题,文章对经济增长的收敛性进行研究,构建基于贝叶斯分位回归计量的经济增长收敛模型,对我国近40年的GDP数据进行分时段性研究,从影响因子与经济增长的关系角度出发,分析了物质资本、人口增长、人力资本与经济增长的关系,进而结合我国情况提出相应的政策建议,为各地区经济协调发展做出理论参考。
关键词：
经济差距 贝叶斯 经济增长 收敛性
[期刊] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
现有关于违约损失的研究通常关注均值预测,但是均值无法有效刻画违约损失率分布的非正态、极端偏斜和双峰特征。本文利用条件分位数回归模型,完整刻画了违约损失率的分布,从新的视角量化了协变量对违约损失率的影响。研究结果表明,相比各种均值回归模型,分位数回归模型在估计违约损失率时具有显著的优势,违约损失率建模方法可为商业银行等贷款机构估计违约损失率增加选择。
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒婷 罗幼喜 胡超竹 李翰芳
在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中，通常包含大量截尾数据，若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型，参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂，造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时，在高维情形下，由于受大量未知随机效应的干扰，固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题，文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法，主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中，构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明，新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李荣 朱慧明
为了弄清被试产品的寿命分布,求出各项可靠性指标,常常需要进行删失试验。如何对得到的这些数据进行处理是生存分析需要解决的一个重要问题。本文针对这个问题提出了贝叶斯威布尔生存回归模型。
[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]
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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
李翰芳 罗幼喜 田茂再
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
杨雅明 张晴 李秀芳
地震灾害造成的直接损失包括经济损失和生命损失，两类损失数据特征存在较大差异，因此通常难以直接对其进行联合建模并量化二者在不同分位数水平下的相依性。鉴于此，笔者将非对称拉普拉斯分布与单变量分位数回归模型之间的联系扩展到二元背景，建立震级与死亡人数和直接经济损失的联合分位数回归模型。该模型无需针对两类损失分布予以假设，并且可以实现在险价值VaR和期望尾部损失ES的联合评估，从而为巨灾多元损失提供更加灵活准确与信息充分的量化框架。基于中国大陆地区1990—2020年的地震灾害损失数据，利用EM算法估计系数，分别测算了二元损失在独立和相依情形下的VaR和ES,结果表明在相依性模型假设下，VaR和ES的估计结果会更加充足，故考虑二元损失的相依性是必要的。基于上述结果，笔者运用核估计方法进一步探讨了地震巨灾指数保险的制度设计与保费厘定问题。
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