基于EM算法的有限维混合分布参数估计研究

文章探讨有限维混合分布参数估计的EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示.跳过繁琐的推导过程,快速得出混合高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中.结果表明:采用三维混合高斯分布描述M2供应量同比增长分布、采用单一指数分布刻画M2供应量大变动时间间隔分布是合理的.     

混合贝塔分布随机波动模型及其贝叶斯分析

为了更准确地揭示金融资产收益率数据的真实数据生成过程,提出了基于混合贝塔分布的随机波动模型,讨论了混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯估计方法,并给出了一种Gibbs抽样算法。以上证A股综指简单收益率为例,分别建立了基于正态分布和混合贝塔分布的随机波动模型,研究表明,基于混合贝塔分布的随机波动模型更准确地描述了样本数据的真实数据生成过程,而正态分布的随机波动模型将高峰厚尾等现象归结为波动冲击,从而低估了收益率的平均波动水平,高估了波动的持续性和波动的冲击扰动。     

一种混合正态分布的新估计法:TU算法

针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息的总样本所得到的参数估计误差较大的问题,提出一种新的估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布的特点,运用部分拥有完全信息的样本将混合正态分布中的分布参数逐一估计出来。这一算法一方面克服了EM算法运用于混合分布的缺陷,另一方面改进了使用截尾数据的参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。     

基于车流速度的混合Gaussian分布模型

为了更好的描述城市道路车流运行状态,文章利用x2检验、核密度估计、Gaussian分布和EM算法,提出了基于交通流速度的混合Gaussian分布模型.利用x2检验验证了不同车道占用对道路通行影响程度存在显著差异;对混合模型速度数据,采用核密度方法估计独立子Gaussian分布数目,并利用所建模型描述不同车道占用引起的车流速度变化差异;最后利用该模型进行了城市道路混合车型识别.实践表明,混合Gaussian分布模型在拟合数据与展现车流状态方面具有良好效果,为道路设计与交通组织管理提供了一定的理论依据.     

正态方差混合分布新息GARCH模型的EM估计

近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣。一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚。文章提出新息为正态方差混合分布的GARCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤。结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征。文章还以上证指数为例阐述了这一结论。     

基于GHSKT分布的WTI原油市场VaR风险度量

众所周知,同正态分布相比而言,金融市场的收益率变量具有偏态和尖峰厚尾特征。文章提出采用GHSKT分布来拟合收益率序列。为了解决参数估计难的问题,提出的强有力EM算法对于解决像包含Bessel函数这样复杂、具有大量局部最优解的优化问题,具有很现实的意义。最后,我们讨论GHSKT分布在WTI原油市场VaR风险度量中的应用。     

EM算法在删失数据分布和混合分布参数估计中的应用

EM算法是一种迭代算法,主要采用后验分布的众数或极大似然估计,广泛的应用于删失数据,截尾数据,成群数据,带有讨厌参数的数据等。文章介绍EM算法,并对删失数据的对数正态分布参数估计和混合正态分布参数的极大似然估计进行了模拟,模拟结果表明对删失数据分布的参数估计和复杂的极大似然估计,EM算法是有效的,估值精度满足要求。     

基于EM算法的异方差性Markov机制转换模型的估计

文章将EM算法引入到对异方差性Markov机制转换模型未知参数的估计,并将研究结果运用到我国股票收益率数据的分析,结果表明,该方法很好地拟合了我国股票收益率的波动性特征.该方法为金融波动问题的未知参数估计提供了新的研究思路.     

稳健学生t回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法

与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数.而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性.文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法利用t分布的正态混合表示,结合EM算法和重要再抽样算法,得到参数的独立同分布的后验样本,该样本可直接用于统计推断,从而避免了Gibbs抽样中的问题.     

上海银行间同业拆放利率ES风险度量研究

随着基准利率地位的不断变化,上海银行间同行业拆放利率（SHIBOR）市场风险管理对金融机构将会越来越重要。然而同正态分布相比而言,SHIBOR收益率变量具有偏态等特征。提出采用广义双曲线分布来拟合收益率序列。为了解决参数估计难的问题,提出利用强有力的EM算法对于解决像包含Bessel函数这样复杂、具有大量局部最优解的优化问题,具有很现实的意义,同时利用蒙特卡罗模拟方法来计算广义双曲线分布下的VaR值、ES值,最后讨论广义双曲线分布在SHIBOR市场风险度量中的应用。     

展望理论下的收益率分布函数

0引言资产收益率的分布函数在金融研究中是一个非常重要的问题。从正态分布、稳定分布到混合分布等其它统计分布形式,研究者提出了各种分布形式对收益率分布进行描叙,这些提出的统计分布描述模型几乎都没有直接考虑个体决策的行为特征。目前较为普遍的ARCH/GARCH模型对收益率分     

Monte Carlo EM梯度法在MATLAB中的实现

文章使用空间广义线性混合模型为连续空间非正态变量建模,在MATLAB中实现模型参数估计的MCEMG算法,即结合Monte Carlo样本的EM梯度法,求解参数的极大似然估计及采样点随机效应的最小均方误估计。在GS+中进行随机效应的普通克里格插值,并最终对非采样点响应变量进行预测。模拟仿真结果显示该方法参数估计与真实值较接近,响应变量预测结果能反应真实数据总体分布情况。     

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。     

金融数据多峰性的刻画：基于交易量加权的非参数估计

一、金融资产收益率的多峰性自从Granger&Orr(1972)指出时间序列存在尖峰、厚尾和长记忆性现象,国内外众多学者对比进行了实证研究。封建强和王福新(2001,2003)利用几种不同的分布函数来刻画收益率分布,并且利用Paretian分布和t分布来拟合沪深股市的收益率分布。但是,正如作者所指出,Paretian分布和t分布都不能很好描述收益率数据。其实,Kim D,Kon S(1994)早就指出用参数模型t分布或正态混合,虽然能描写高峰与厚尾,但是难于捕捉波动的时变性。依赖于二阶矩存在的ARCH类模型通常用来刻画收益率波动的集聚特性。如,陈敏、王国明、吴国富…     

基于EGARCH-Copula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布。对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理,采用条件正态copula函数建立两者的联合分布。结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息。     

基于q-高斯分布的投资组合实证分析

投资组合是一个复杂系统问题,选择合适的q-分布及其密度表达形式是应用中的一个重要问题。首先从含有噪声的线性随机微分方程中推导出q-高斯分布概率密度函数,其表达形式简单,参数对分布的影响非常直观;接着将q-高斯分布应用于投资组合理论的均值-方差模型和均值-VaR模型;最后结合沪市股票数据进行实证分析,结果表明两种模型在q-高斯分布假设下的实际收益均大于其在高斯分布假设下的实际收益。     

混合指数几何分布

本文讨论元件的寿命分布服从双参数混合指数分布,元件个数服从几何分布的情形下,定义了混合指数几何分布,并研究了该分布的各种性质,讨论了参数的极大似然估计,并使用EM算法得到参数的近似估计. 最后,本文给出了参数的渐近方差、协方差、置信区间.     

基于EGAROH-Gopula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布.对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理.采用条件正态copula函数建立两者的联合分布.结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息.     

股票市场价格时间序列的动力学分析

一、股票市场是一个复杂的非线性动力学系统　　以有效市场假说 (efficientmarkethypothesis,EMH)为基础的传统资本市场理论用随机游动模型描述股票价格随时间变化的规律。即 ,它认为股票价格的变化遵循维纳过程。如以S表示股票的价格 ,μ为股票价格的预期收益率 ,σ为股票的价格波动率 ,则股票价格随时间的变化规律可表述为如下的伊藤过程 :dSS =μdt+σdz =μdt+σε dt ( 1)ε是一个标准的正态分布。上述过程的一个重要特点就是 ,股票价格除按市场预期收益率表现为正常的线性增长以外 ,其变化服从独立同分布 (IID)的高斯分布 ,变化的…     

非参数异方差模型中条件回归函数的EM算法——基于农村食品消费与纯收入的实证研究

对非参数异方差模型中回归函数的EM算法进行研究,并基于EM算法得到了条件回归函数的估计。此外,通过对农村居民食品消费支出与纯收入关系的实证分析,说明了基于EM算法的估计方法比最小二乘估计方法的拟合效果更好,并对恩格尔系数进行了拟合,分析了其变化走势。