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[期刊] 统计与决策  [作者] 马薇  刘超  
文章对自回归马尔科夫(AR-Markov)模型进行了扩展,利用非参数Markov动态转移过程,研究了序列在不服从正态分布的情况下的估计,给出了关于Markov过程窗宽的选择方法,得到了稳定的滤波概率和状态转移概率。利用所提方法对沪深300股指进行了实证分析,并给出了不同状态之间的转移轨迹。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴载斌  曹沫  段新  
非参数加法模型的估计困难限制了其应用范围。对此,本文提出首先采用分片逆回归(SIR)方法提取高维数据中的有效成分,进而根据回退拟合算法对模型进行迭代估计。在实证中,将这一模型应用于我国外贸货物吞吐量的预测建模中,取得了较好效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蒋翔  刘蓓  吴伟琦  
文章结合药品市场占有率预测的实例,探讨了马尔可夫预测的基本步骤,包括市场调查、数学建模、市场预测、结果分析与模型推广等全过程;并进一步探析了Markov模型对流行病监测的拓展应用,分析和研究疾病发病情况随时间序列的变化规律,预测疾病的发展变化趋势,为预防和控制疾病提供依据。实证研究表明,Markov模型对实际工作具有一定的指导意义和较好的借鉴作用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陆克从  赵刚  王静  
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 云南财经大学学报  [作者] 何问陶  赵建群  
通过对AR(q)模型的拓展,寻找金融时间序列的两个重要变量:缩放幅度与逆转周期,并以此为基础,探讨了中国证券投资基金的风险调整特性。研究发现:短期情况下,基金总体表现比较谨慎;中期情况下,基金与大盘在风险调整上的差别相对要大一些,且基金之间的区别比较明显。
[期刊] 中国卫生经济  [作者] 孙国君  吴华铃  单伟光  
目的:在基本药物遴选中引入Markov模型进行药物经济学评价,实现基本药物的"安全有效,价格合理"。方法:探讨基本药物遴选中存在的问题,介绍Markov模型及其在卫生经济学中的应用。结果:采用Markov模型进行药物经济学评价有助于基本药物遴选的科学化和程序化。结论:Markov模型适用于我国基本药物遴选。
[期刊] 统计与决策  [作者] 沈琴琴  王玥  黄悦  刘恒孜  
文章提出了一种新的改进初值的灰色Verhulst-Markov预测模型,并应用到城市道路短时交通流预测中。在新的预测模型中,首先利用倒数变换和最小二乘法给出了灰色Verhulst模型新的初值计算方法,然后利用Markov链对预测的残差进行了修正。来自OpenITS的实际短时交通流算例验证了新预测模型的有效性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 程豪  
家庭收入和医疗保健一直是备受广泛关注的民生问题。本文借助2015年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)的部分数据,构建非参数逆概率加权分位数回归模型,旨在通过原理简单、易于实现且统计性质(尤其是无偏性)良好的非参数逆概率加权法,解决因变量和自变量均存在随机缺失的问题,研究中老年家庭收入与医疗保健问题,以期为推动中国医药卫生体制改革、优化全国人民消费结构、提高中老年群体健康状况和生活质量提供一定借鉴。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱慧明  曾惠芳  曹英  
AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘源  尹慧萍  朱建平  
文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘源  尹慧萍  朱建平  
文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则。根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估。实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间。
[期刊] 统计与决策  [作者] 熊炳忠  李卫国  
二重AR(1)模型是普通AR(1)模型的非线性化,也可看作是RCAR(1)模型的进一步推广。由于二重AR(1)模型比较复杂,传统参数估计方法难以估计其参数,本文提出采用MCMC方法来估计其参数。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 刘坤林  姜启源  
一、问题的提出 在处理动态系统的预报中,常被采用的模型一般有以下几种。 1.一维多元回归模型 这类模型被描述为一个标量变量与其它多个变量之间的回归关系,即
[期刊] 统计与决策  [作者] 章敏  李再兴  
文章分析了AR(1)模型中模型参数(序列方差、模型回归系数、序列的自协方差函数、自相关系数以及误差方差)估计(矩估计和最小二乘估计)的无偏性。对于非独立随机向量二次型的商的估计(如自相关系数估计等),给出了其偏差表达式并提供了相应的数值解法。通过数据模拟分析考察了这些参数估计的偏度情况。
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