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[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
范金宇 熊健
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...
[期刊] 西部论坛
[作者]
祝丹 赵昕东
通货膨胀预期是影响实际通胀的重要变量,也是货币政策有效运用的关键因素。在新凯恩斯混合菲利普斯曲线的理论框架下构建状态空间模型,利用贝叶斯Gibbs抽样算法估计我国2001—2013年的季度预期通胀率,进一步利用VAR模型及脉冲响应函数分析我国通胀预期对实际通胀的动态影响,实证结果显示:我国季度预期通胀率的适应性特征强于理性特征;适应性预期冲击在短期对实际通胀会产生较大影响,但累积效应在大约9个季度之后消失;理性预期冲击对实际通胀的正向影响会持续较长时间,并最终将实际通胀推高到一个新的水平。因此,货币政策应
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
方丽婷 钱争鸣
本文采用贝叶斯方法对非参数空间滞后模型进行全面分析,包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的贝叶斯方法通过逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法来实现。在进行贝叶斯分析时,对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布,进而获得其他未知量的边际后验分布。本文设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样,并应用所建议的方法进行数值模拟。
关键词：
贝叶斯估计 截幂样条 逆跳MCMC
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨珂玲 葛翔宇 石玮玮
文章讨论了如何把贝叶斯统计方法应用到单个方程非线性计量经济学模型中。首先对贝叶斯统计方法进行了分析;然后以CES生产函数模型为例分析了单个方程非线性模型的贝叶斯估计问题;最后分析了常替代弹性(CES)生产函数模型在不同的先验分布下的贝叶斯估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨明 叶鹰 李萍
本文将频率学派与贝叶斯学派的区间估计思想结合,得到了一套组合的区间估计理论。然后以正态均值为例,说明了如何求解最优组合区间估计。
关键词：
区间估计 置信概率 区间长度
[期刊] 统计与决策
[作者]
高艳苹 吕王勇 王玲玲 蔡琳芝
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李凡群 杨桂元
文章针对高维图模型的参数估计与模型恢复问题,提出了压缩贝叶斯估计。通过构造多层贝叶斯模型,对协方差矩阵进行Colesky分解,方便地得到了重新参数化后的新参数的满足条件分布。利用Gibbs抽样,得到参数的贝叶斯估计。通过计算后验包含概率,进行模型选择。随机模拟结果表明,在高斯分布和t分布场合,压缩贝叶斯估计都有较好的稳定的表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 郭益敏
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
郇钰
知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈茜儒 贺建风
大数据背景下，数据维度高是辅助变量的重要特征，会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题，导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此，文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先，在线性超总体模型下，结合模型平均方法和广义回归估计思想，提出了模型平均辅助抽样估计量；其次，通过数值模拟验证了模型平均辅助抽样估计优于单一模型辅助抽样估计，尤其是在存在干扰信息时，其估计优势更加明显；最后，用实际数据验证了模型平均辅助抽样估计的优势。
关键词：
抽样估计 模型平均 模型辅助 辅助信息
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 孙雄志
本文针对Cpm指数置信下限的问题,通过Fisher信息阵确定Jeffrey无信息先验分布,推导出Cpm的后验分布,并据此采用最大后验密度方法构造了贝叶斯置信下限。该方法解决了后验分布虽是单峰但非对称的置信下限问题。利用MATLAB进行的数值模拟分析,表明了该置信下限能够更准确地反映过程能力,有助于实现对过程能力指数的更精确的估计,为更有效地使用该指数提供了概率依据。
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