证券投资的一种预测方法

本文提出证券投资的一个预测方法--E Bayes方法,不仅能预测证券价格的走势,而且还能更进一步地指出证券价格的范围.本文以下首先把数据进行分组,给出预测对象的状态划分,然后在此基础上给出状态概率的E Bayes估计的定义和E Bayes估计,根据状态概率进行预测.     

制造业生产物流装备系统故障诊断的贝叶斯决策判据

贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。文章针对制造业生产物流装备系统状态监测和故障诊断,分析、研究基于最小错误率和最小风险的Bayes决策判据,提高装备系统故障诊断水平。     

基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别

本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。     

预则立不预则废：论经济预测的必要性

文章针对现实经济发展的情况 ,从正反两方面论证了经济预测的必要性 ,提出了加强经济预测是当前一项刻不容缓的工作 ,所有从事经济工作的同志特别是领导同志一定要高度重视 ,在每一项经济决策之前务必对社会经济变动趋势进行科学的经济预测 ,以促进国民经济健康发展     

贝叶斯决策理论概述

贝叶斯统计学包括贝叶斯决策理论、贝叶斯估计及贝叶斯回归分析等内容。本文仅就贝叶斯决策理论的基本概念和方法作一简介。一、后验概率分布统计决策理论接是否抽取样本可分为先验和后验两种概率决策。先验概率决策所依据的先验概率分布是根据以往积累的资料和经验估计所确定的,并认为现在总体仍维持着这样的     

浅谈不确定型决策的改进方法

不确定型决策是指在对自然状态的信息几乎一无所知的情况下所做的决策。在这类决策问题中只估测到可能出现的各种自然状态，但由于缺乏必要的信息和经验，其发生的概率是未知的，无法应用期望值标准，而只能寻找其它决策准则作出决策。传统的方法是采用最大最小准则、最大最大准则、最小最大后悔值准则、乐观系数准则、等概率准则等五个准则进行决策。例如，某粮油食品店向某粮油加工厂订购某种新品种，该种粮油食品在市场上可能遇到四种自然状态；6j（j—1，2，3，4）即畅销、一般、较差和很差。该粮油食品店任选三种订货方案a中一1，2，3…     

对不确定型决策方法的改进

不确定型决策是指对自然状态发生的概率未知的情况下所做的决策。在这类决策中只估测到可能出现的各种自然状态,但由于缺乏必要的信息和经验,其发生的概率是未知的,无法应用期望值标准,而只能寻找其它决策准则作出决策。传统的方法是采用最大最大准则、最大最小准则、乐观悲观准则、等可能性准则、“后悔值”决策准则等五个准则     

指数分布场合无失效数据参数的分级Bayes估计

文章讨论了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pio利用分级Bayes方法,在无失效数据情形下,引进失效信息后,分析了无失效数据在指数分布场合下的失效概率pi,给出了失效概率pi的分级Bayes估计和可靠性参数估计。通过实例说明了分级Bayes方法对指数分布场合下可靠度估计的可行性。     

熵-Bayes决策中的信息灵敏度分析

传统的Bayes决策仅依据信息的费用而没有考虑信息的准确度以致产生了一些不合理的现象。本文从条件概率的角度重新定义了信息的灵敏度,减少了计算量,并探讨了在一定条件下两者间的同序关系,精简了信息优劣的判断准则,简化了熵-Bayes决策。一、信息灵敏度分析设决策实际自然状态     

贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用

文章结合总和一阶贝叶斯网络学习模拟,获得面向不同风险控制决策程度的房地产先验概率、后验概率及其对应的密度函数,从中比对不同投资风险控制效益对应的条件概率.结果表明,基于贝叶斯网络推理可以获得更具有确切显性特性的房地产投资风险控制决策信号;中层级获得了最高的测试值,最低的为高风险决策级.贝叶斯网络推理一定程度上削弱了原先的网络学习对投资风险控制的先验概率对关联强度的影响,应均衡房地产在风险控制绝对与管理之间的投资策略.     

概率统计在决策分析中的应用

风险型决策是经济工作中的一个难题,本文主要从先验信息分析和后验信息分析两方面利用概率统计知识进行了决策分析,并给出了最小损失标准的计算方法,为风险决策提供了数据依据。     

养老资产年金化谜题:风险决策下的年金化价值比较

随着中国经济增长放缓和人口老龄化加剧,社会养老保险提供的养老金份额呈下降趋势,职业养老金计划呈转向缴费确定型(DC)计划的趋势,养老保障中的长寿风险、投资风险、通胀风险等将更多地由个人承担。虽然相关研究表明,养老资产年金化是退休者的最优选择,但在实践中退休者自愿年金化的比率很低,使人们暴露在巨大的风险之中。那么,是哪些因素通过怎样的渠道影响着人们的年金化决策?如何评价年金化的价值?这些问题成为非常重要的研究课题。在相关文献评述的基础上,将行为经济学中的"累积前景理论"引入传统的精算模型,从个人风险决策的角度衡量年金的价值,并进一步将遗赠动机纳入终身福利价值模型,从风险决策角度测算遗赠动机对年金化决策的影响,并在此基础上考虑保险成本和投资机会成本等现实因素的影响。研究发现:风险决策视角下,年金的累积前景价值低于年金精算中性价值,养老年金不再是个人的最优选择。同时遗赠动机越强的个人越倾向于自我养老,保险成本和投资机会成本也会显著影响个人的年金决策。这些结论使年金需求不足的现象得到了较好的解释。     

专家权重的贝叶斯修正法

将群决策中关于专家权重和意见集结等问题所涉及的一些要素与概率之间建立对应关系,进而利用贝叶斯方法对专家的先验权重加以修正,修正后的权重是针对不同的集结对象而做出相应调整与改变的后验权重,从而在最终的群组意见集结过程中能够对专家权重实施可变操作,同时也使主、客观权重有机的融合起来。     

部分状态可见的隐马尔可夫模型状态序列的估计方法

本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题，在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后，以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息，通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率，并给出初始条件和递推公式，运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后，本文给出一个系统故障识别的应用例子，验证了所设计算法的可行性。     

基于Bayes统计推断的极值风险测度模型

极值分布的参数估计是计算极值风险的关键。文章运用Bayes方法,研究了极值分布的参数估计问题,得到了极值数据的后验分布。作为一个应用,对某水文观测站的年最高水位数据进行了分析,并用极大似然估计和Bayes估计得到极值风险的测量值,解读两者之间差别。研究结果表明,Bayes参数估计方法更有效。     

基于优先度的概率区间型决策

对于不确定条件下决策问题的研究,自然状态发生概率的确定是其难点之一。文章阐述了自然状态发生的概率不能完全确定但可以估计其所在区间的决策问题及其性质,给出了决策方案效益期望值极值的算法和一种新的优先度的算法,最后给出了概率区间型决策问题基于优先度的决策方法。     

空间滞后模型的贝叶斯估计

本文采用Bayes方法对空间滞后模型进行全面分析。在构建模型的贝叶斯框架时,对模型系数与误差方差分别选取正态先验分布和逆伽玛先验分布,这样以便获得参数的联合后验分布和条件后验分布。在抽样估计时,文章主要使用MCMC方法,同时还设计了一个简单随机游动Metropolis抽样器,以方便从空间权重因子系数的条件后验分布中进行抽样。最后应用所建议的方法进行数值模拟。     

基于粗糙集的随机优势决策方法

随机优势决策是根据状态的先验分布和后果的损失函数进行决策分析的。本文从基于随机优势下的粗糙集角度,对这一问题给予补充阐释。决策者(DM)所需的偏好信息以决策规则表示,决策规则以确定因子和覆盖因子度量。最后,本文提供一个实例解释这种方法。     

适用于稳态优化的多属性效用函数决策方法

经典的多属性效用函数决策方法仅仅依据属性权重和属性值进行决策,缺少对决策变量调整幅值的考虑。这样易造成因决策变量(通常为控制回路的设定值)变动幅度过大而影响被控过程稳定性的后果,因而限制了该方法在过程控制系统稳态优化中的应用。文章提出了一种适合于过程控制系统稳态优化的多属性效用函数决策方法。该方法综合考虑了属性权重、属性值以及决策变量的变化情况。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

融资约束下CPPI策略风险分析

在融资约束之下,通过定义三种资产状态,文章计算出投资组合价值在三者之间的转移概率矩阵,并推演出各概率值与风险乘数、资产波动率、期望收益率、无风险收益率和投资者风险偏好诸要素之间的增减关系.以沪深300指数作为风险资产,在四类典型波动的市场,推算出融资约束下不同调整周期与风险乘数对应的期末组合价值以及各状态的期初期末转移概率,并阐述了市场状况与投资组合保险策略的选择关系以及风险头寸与组合保险失败的联系.