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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
郝红霞 林金官 汪红霞
广义自回归条件异方差(GARCH)模型能够很好地刻画金融资产收益二阶矩的相依关系,因此在金融时间序列中受到了广泛的应用。在GARCH模型的框架下,本文利用贝叶斯局部影响分析来评价先验、个体观测和样本分布的微小扰动的影响,利用扰动模型来刻画不同类型的扰动形式。我们构建了扰动模型的贝叶斯扰动形式,计算其几何量来表征扰动模型的内部结构。基于几个目标函数,本文利用几个不同的局部影响测量来量化不同扰动的程度。数值模拟研究验证了所提方法的有限样本表现。对纽约证券交易所综合指数(NYSE)和标准普尔500指数的GARCH建模说明了所提方法在实例研究中的有效性。
[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] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
孟利锋 张世英 何信
SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。
[期刊] 财会通讯(学术版)
[作者]
颜志元
审计师依赖职业判断来解释和运用审计准则,审计职业地位的证明体现在审计师进行职业判断时所承担的责任中。本文借鉴信息加工理论中的贝叶斯模型,探讨其在审计职业判断研究中的应用,以期对该领域开展后续的实验研究提供参考。
关键词：
职业判断 信息加工 贝叶斯模型
[期刊] 管理评论
[作者]
柴建 林婕 梁婷
油气互为替代品的特征使得二者间表现出一定关联性。北美作为全球最大的油气消费市场,其油气价格的变动及联动将影响全球的能源发展格局及投资策略。文章首先基于贝叶斯DCC-GARCH(动态条件相关多变量广义自回归条件异方差)模型对北美市场原油和天然气收益率之间的整体相关性进行研究。在油气收益率整体相关性较不显著的情况下,通过STL分解研究了二者在趋势、季节和随机项上的动态关联性特征。随后进一步运用LSTAR (Logistic平滑转换自回归)模型分析了原油和天然气趋势走向上的动态关联性的非线性特征。研究结果表明,北美市场油气收益率的动态关联性始终为正向,关联区间为[0.137,0.216],中位数为0.181,较CCC-GARCH模型(常数条件自相关广义自回归条件异方差模型)的结果更能反映油气间联动的时变性特征,但其关联区间变动幅度较小,不存在显著的相关性。STL分解结果显示,油气收益率在趋势走向上存在显著的关联性,LSTAR模型较AR模型能够更好地刻画油气趋势联动性的波动特征,具有更高的拟合程度。油气趋势关联性在数值2.026处发生平滑转换,从低区制向高区制转换的速度很快。该研究结果对投资者提高收益、生产者控制成本、国家相关部门制定相应的能源策略等具有较强的指导意义。
关键词：
原油 天然气 联动 趋势 非线性
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑涛
对于不确定型问题,采用区间数进行估值比单一值更符合客观实际。文章运用区间数理论对传统的贝叶斯模型进行改进,将经典贝叶斯中的后果值由实数改进为区间估值,并通过可能度理论对区间数进行排序,解决了基于区间数的不确定信息的贝叶斯风险决策问题。将此理论运用于企业项目投资风险决策问题中,得到了客观可行结果。
关键词：
贝叶斯风险 区间数 可能度 项目投资决策
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
胡宗义 李毅 万闯
将Expectile引入GARCH族模型,采用贝叶斯方法进行参数估计,进而提出贝叶斯GARCH-Expectile模型,并将其应用于股指期货市场的VaR和ES度量。首先,构建三种具体形式的贝叶斯GARCH-Expectile模型;其次,基于贝叶斯理论设计MCMC算法进行参数估计;最后,选取2010年4月16日至2018年3月21日中国股指期货市场收益率序列进行实证分析。实证结果表明,股指期货风险波动具有自回归特征,并且受前期价格涨跌的不对称影响;相比于CARE模型,GARCH-Expectile模型普遍具有更高的预测绩效;在1%水平下SGARCH模型预测绩效最高,在5%水平下为AR-GARCH模型的预测绩效最高。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚
针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹诗若 苏宇楠 田茂再
文章首先讨论先验分布和后验分布的基本原理和公式;随后介绍多层线性模型中两层模型的一般形式与相关数学原理。在给定数据下,介绍经验贝叶斯分析中的最大似然和限制最大似然估计,以及贝叶斯推断。应用经验贝叶斯和完全贝叶斯来推断分层模型中的参数,阐释各自方法的优劣。最后使用Gibbs算法对水泵衰竭率进行实际数据模拟,与最大似然估计的结果进行对比,模拟结果表明完全贝叶斯推断在小样本中效果更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲜于建川 隽志才
文章采用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法构造了基于马尔可夫链的蒙特卡罗仿真方法,研究了基于分层贝叶斯方法的mixed logit模型算法,并通过对城际出行方式选择数据的分析讨论了方法在出行选择分析中的应用。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
虞祯 鞠甜甜 王彩晶 田茂再
贝叶斯统计推断通常会遇到后验分布中出现高维积分这一公认的计算难题。一种常用的解决方法是使用MCMC算法。然而,MCMC算法在处理高维大数据或复杂模型时计算效率很低,并且难以判断算法收敛性。针对自适应贝叶斯收缩模型、贝叶斯LASSO模型和扩展的贝叶斯LASSO模型,本文提出了一种更高效的变分贝叶斯(VB)算法来进行参数估计和变量选择。该算法源于理论物理中的平均场理论。它将复杂积分问题转化为最优化问题,使用假定分布族中最接近目标后验分布的分布来近似求解,并且易于判断算法收敛情况。数值模拟结果显示,VB算法不仅计算速度明显优于MCMC算法,而且其模型拟合和变量选择效果也与MCMC算法相当,可以作为MCMC算法的一种替代方法。最后,本文运用VB算法分析了俄罗斯房产售价的重要影响因素。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明高
文章研究零修正广义线性混合模型拟合重复观察零膨胀计数数据,分别介绍零膨胀模型、跨栏模型和零调整模型这三类零修正模型。为了处理重复观测数据的相关性,同时对零值参数和非零值分布均值参数建立具有随机截距和斜率效应的线性回归方程。应用贝叶斯蒙塔卡罗Gibbs抽样方法进行模型估计,该方法结合参数的先验分布,能够为观测数量较少的个体给出有效估计。
关键词：
零膨胀模型 跨栏模型 零调整模型
[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] 统计与决策
[作者]
李原
文章利用贝叶斯层次时空模型研究我国2009—2014年省际人口流入时空变化规律。主要结论有:(1)我国人口迁入的冷、热、温点集中分布特征明显,地区人口迁入的冷热图谱与经济发展图谱一致,近年随着经济增长放缓人口迁入率下降;(2)人口迁入热点区集中在京津和东部沿海地区,北京、天津、上海、江苏、浙江、广东6个热点区同时为局部弱变化区;(3)人口迁入冷点区大都集中于中西部地区,冷点区中的安徽、河南、湖北、湖南、广西、四川、贵州和甘肃8个地区人口迁入率低于全国平均水平,但人口流入率增长高于全国;(4)温点区主要集中
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
韩忠成 林金官 汪红霞
在多元非参数模型中带宽和阶的选择对局部多项式估计量的表现十分重要。本文基于交叉验证准则提出一个自适应贝叶斯带宽选择方法。在给定的误差密度函数下,该方法可推导出对应的似然函数,并构造带宽参数的后验密度函数。随后,通过带宽的后验期望可同时获得阶和带宽的估计。数值模拟的结果表明,该方法不仅比大拇指准则方法精确,且比交叉验证方法耗时更少。与此同时,与Nadaraya-Watson估计相比,所提带宽选择方法对多元非参数模型的适应性要更好。最后,本文通过一组实际数据说明有限样本下所提贝叶斯带宽选择的表现很好。
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