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[期刊] 统计与决策
[作者]
古佳
参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施。结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施。结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王庆丰
文章提出了一种新的非等间距GM(1,1)模型参数估计方法,该方法不再构造非等间距序列背景值,而是基于欧拉公式直接求解模型参数来建立预测模型,为非等间距GM(1,1)模型参数求解提供了一条新的思路和解决方法。实例应用表明,利用该方法建立的非等间距GM(1,1)模型显著改善了模拟和预测精度,具有精度高、适用性强等特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周德强 冯建中
为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进。该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计。将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏术锋 潘坤友
基于新数据优先原则和具有累加生成算子功能,提出了自定义变权函数并构建变权一次累加生成算子(1-AGO)GM(1,1,λ)模型。它既解决原始序列新数据优先的加权问题,又具有一次累加生成算子功能。它与分数阶GM(1,1)模型相比,直接自定义变权函数,不需要进行数学证明。文章讨论了变权一次累加生成算子的性质,定义了变权一次累加GM(1,1,λ)模型的原始形式和推导出变权一次逆累加生成算子(1-IAGO)公式。通过技术创新实例,合理选择λ值可使得GM(1,1,λ)模型比传统模型具有更高的精确度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周德强
研究表明直接离散GM(1,1)模型对严格服从非齐次指数规律的原始数据进行建模,所得到的模型具有完全相同的指数规律,而当数据为近似非齐次指数规律时,直接离散GM(1,1)模型拟合效果较差。主要原因是直接离散GM(1,1)模型采用最小二乘法估计参数,稳健性不好造成的。针对这一情况,文章提出利用最小一乘法估计直接离散GM(1,1)模型参数改进上述不足。对比实验表明,采用最小一乘法估计参数得到的直接离散GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性,使得直接离散GM(1,1)模型的适用范围得到进一步扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何霞 刘卫锋
文章介绍了灰色GM(1,1)模型中参数估计的最小二乘准则、全最小二乘准则、最小一乘准则和折扣最小一乘准则,并指出了它们的优缺点。将这四种方法分别用于递增序列、递减序列、振荡序列的灰色GM(1,1)模型参数估计中,并通过优化软件LINGO计算出相应的参数。最后,对建立的灰色GM(1,1)模型的精度进行了比较,结果显示:最小一乘准则和折扣最小一乘准则模型参数估计明显优于最小二乘准则、全最小二乘准则模型参数估计。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚 李素芳 虞克明
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴文泽 张涛
灰色预测模型在有限数据情况中有着较好的预测精度,在各个研究领域得到了广泛的应用,但仍然存在很多需要改进的问题。文章在已有研究的基础上进一步优化初始值和背景值,提出一种新的改进GM(1,1)模型,并将其应用到旅游客流量的预测中,结果表明,改进的GM(1,1)模型具有较好的预测性能。
关键词：
初始值 背景值 GM(1,1)
[期刊] 统计与决策
[作者]
王慧红 林洛阳
文章以中国入境旅游客流量和GDP数据为例,探讨灰色GM(1,1)模型预测精度及应用特点相关问题。通过分析,发现剔除异常值后建立的中国入境旅游客流量GM(1,1)模型预测精度最高;当样本量较少时灰色模型能显示其优越性。
关键词：
GM(1,1)模型 异常值 分时段
[期刊] 统计与决策
[作者]
程毛林 韩云
在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进行改进,主要采用了两种改进方法:一是基于背景值生成系数为不等权常数改进模型;二是基于背景值生成系数为不等权变数改进模型。由改进的方法对中国房地产业经济增长建立了GM(1,1)模型,结果表明,利用改进的方法使GM(1,1)模型预测精度显著提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄辉
DGM(1,1)模型的齐次指数变化规律是造成其难以有效模拟随机波动序列的主要原因,而以模拟值作为累减参数的还原方式则是导致其模拟性能不稳定的重要因素。文章对DGM(1,1)模型的设计缺陷进行了分析,在此基础上提出了基于改进累减还原方法的DGM(1,1)IIR模型,最后应用该模型对北京市PM2.5进行了模拟和预测,并与传统DGM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示DGM(1,1)IIR模型具有更加良好的模拟及预测性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜宏云 王正新 党耀国
基于GM(1,1)模型误差产生的原因分析,提出了用时序系数对等间距时序进行修正,建立时序系数GM(1,1)模型,克服了时序残差模型求得的时序残差序列可能不满足非负性的缺点,简化了建摸过程。通过实例分析表明,时序系数GM(1,1)模型适应于有较大波动的原始数据序列的分析建模,实例验证表明了所建模型的实用性与可靠性。
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