基于正态-Gamma共轭先验分布的贝叶斯AR(p)预测模型

本文系统地分析了AR(P)时间序列模型的数学模型及其条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了正态-Gamma先验分布情况下模型的贝叶斯推断理论,包括模型自回归系数和精度参数后验分布的统计推断、二次损失函数下参数的贝叶斯估计;同时,从统计数学方法上严格地证明了一步超前预测模型的预报分布为t分布.     

引入持仓量的沪铜指数长记忆波动性研究

通过协整关系检验、误差修正模型、向量自回归模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数证明了在建立模型时引入持仓量序列的必要性。运用修正R/S分析,建立了沪铜指数收益率波动的ARFIMA、FI-GARCH、ARFIMA-FIGARCH模型,并运用此种模型对沪铜指数的收益率序列rt、收益率波动序列｜rt｜及残差序列｜εt｜进行相关研究和分析,结果表明：ARFIMA（0,d1,0）-FIGARCH（1,d2,1）模型的预测效果比较好。     

汇率预测方法及比较:基于贝叶斯平均分类回归模型的检验

分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分.文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究.在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度.还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性.     

小波包与贝叶斯LS-SVM在石油价格预测中的应用

掌握国际石油价格变化趋势,可以为决策者提供决策依据.文章提出了基于小渡包和贝叶斯推断的最小二乘支持向量机石油价格预测方案.对石油价格时间序列进行小渡包分解与重构,采用贝叶斯推断对得到的各近似序列和各细节序列进行最小二乘支持向量机模型参数优化,再分别利用优化了的模型进行预测,合成得到最终预测结果.对美国纽约商品交易所原油价格进行仿真实验,结果表明该方法很好地改善了石油价格预测模型的运行速度与预测精度.     

基于混合参数先验分布的贝叶斯因子分析

因子分析模型的贝叶斯推断是贝叶斯多元统计推断理论的重要组成部分。本文通过分析因子分析模型的统计结构,构造了模型参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理,结合模型样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;证明了因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布。实证研究结果表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析的结论与传统的因子分析之间存在显著性的差异。     

熵损失函数下Burr(α)X分布参数的贝叶斯估计

文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题.在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计.证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性,讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性,通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析,结果表明:经验贝叶斯估计的均方误差最小,精度较高.     

基于样条函数的时间序列预测模型

本文基于B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列方法相结合,建立了时间序列的预测模型。该方法有较高的预测精确度,可以描述复杂模型,并且用实例进行了分析。     

基于软件Eviews和WinBUGS计量模型的比较

在计量经济学设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策评价)过程中,Eviews软件是必不可少的工具,而WinBUGS软件是贝叶斯计量经济学计算的常用软件.文章以时间序列AR(1)模型为例,运用Gibbs抽样的MCMC方法,介绍了贝叶斯统计方法在计量经济学模型中的应用,分析了在实证中贝叶斯估计与经典计量估计的区别和联系,并指出贝叶斯方法在计量经济学及其他学科广阔的应用前景.     

混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究

本文对混合效应模型提出了一种非参数贝叶斯分位回归方法,通过引进一种新的分层有限正态混合分布,将分位回归建模时对随机误差项的假定放宽至仅有分位点约束之下.通过对混合比例参数假设广泛灵活的Stick-Breaking先验,使得模型捕捉复杂数据分布信息的能力更强.在建立的非参数贝叶斯分层分位回归模型中引入潜变量,使模型参数估计的Gibbs抽样算法中原来每次需要计算(2M)N项函数值变为每次只需计算N项即可.蒙特卡罗模拟显示,在误差分布函数变得较为复杂时,非参数贝叶斯分位回归方法比参数方法在估计效果上有更大的优势.     

基于逆跳MCMC的贝叶斯分位自回归模型研究

考虑到传统信息理论方法确定模型存在不足,在贝叶斯理论框架下提出了基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法确定分位自回归模型阶次的方法。在时间序列服从非对称Laplace分布的条件下,设计了马尔可夫链蒙特卡罗数值计算程序,得到了不同分位数下模型参数的贝叶斯估计值。实证研究表明：基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法的贝叶斯分位自回归模型能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。     

中国国防费时间序列预测模型的建立

时间序列模型(ARMA)是一种精度较高的短期预测模型.本文综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));最后利用Eviews统计软件建立了合适的中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测.     

基于混合Copula函数的C-Vine贝叶斯推断

文章主要采用C-Vine模型,对模型进行贝叶斯推断.C-Vine模型利用二元Copula函数作为组块构造多维的相关结构,通过采用不同的二元Copula函数族来精确地捕捉变量间的相关性.采用Czado等提出的选择准则决定C-Vine模型的具体分解形式.利用AIC信息准则选择C-Vine模型中每条边合适的Copula函数族.利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计C-Vine模型的参数.最后,通过实例来研究序列间的相关性和相互影响.     

基于非线性ECM模型的贝叶斯门限协整研究

 现有门限协整检验方法由于模型似然函数具有多峰、不连续特征,导致冗余参数识别存在困难,最优化计算相对复杂。本文提出基于非线性误差修正模型的贝叶斯门限协整分析,结合参数的后验条件分布设计MCMC抽样方案,进行贝叶斯门限协整检验;并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯门限协整检验的有限样本性质,发现贝叶斯门限协整检验方法具有良好的有限样本性质。同时,利用不同期限的美国利率序列进行了实证研究,结果发现1个月与3个月利率之间、3个月与6个月利率之间以及3个月与1年利率之间均存在门限协整关系。研究结果表明：贝叶斯门限协整检验方法解决了冗余参数识别的难题,使计算变得相对简单,并提高了估计的精确度和检验的准确性。     

CGE模型中CES生产函数的贝叶斯估计

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）产函数模型在不同的先验分布下的贝叶斯估计。     

基于小波分解自回归模型的CPI预测

文章利用小波分析与自回归模型相结合的方法来建模分析时间序列,这种方法主要是在尺度函数逼近和自回归模型的基础上建立的。小波分析提供了一种多尺度函数逼近的方法,而自回归模型能够预测时间序列。文章的对CPI序列进行了离散小波分解,并重构得到了尺度序列和每层的细节序列;然后分别对其建立自回归模型并预测每个序列的下一个值,将得到的预测值相加得到了CPI预测值,再用预测值,利用建立的模型进行预测;最后,用标准差来衡量估计量的好坏。     

基于多阶段抽样的贝叶斯序贯过程质量监控分析

文章针对参数随机化情况下的质量控制问题,提出了新的过程质量方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了Jeffreys先验分布下参数的后验分布和贝叶斯估计,据此构造了具有预警线的过程样本均值-标准差监控图,以及贝叶斯过程能力指数评价模型;然后,将过程状态稳定的模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,进行样本数据信息融合、模型迭代更新,建立了基于共轭先验分布的贝叶斯序贯均值–标准差监控和贝叶斯动态过程能力指数估计模型。研究结果表明:与现有的统计过程质量控制方法比较,贝叶斯序贯过程质量监控方法能够融合产品质量指标的历史信息,及时更新过程控制限,动态监控过程质量波动。     

贝叶斯时间序列方法研究与应用评述

文章对贝叶斯时间序列方法的研究与应用现状进行了评迷,内容包括一元时间序列、多元时间序列及模型识别等三个方面,以期为该方面的研究与应用者提供参考.     

贝叶斯时空分位回归模型及其对北京市PM2.5浓度的研究

本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型.本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型.利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进行预测.本文同时融合降秩近似的方法,简化了计算复杂度.区别于已有时空分位模型,本文考虑了协变量对因变量影响的空间分布特征,并非直接对时间或空间效应整体进行建模,有利于深入研究协变量与因变量之间的空间结构关系.数值模拟结果表明,预测的空间域与真实的空间域十分接近,并在不同分位水平下,有效地估计了协变量影响的空间效应差异.最后将该模型应用于北京市PM2.5浓度的研究,分析气象因素对PM2.5浓度影响的空间分布特征.     

VaR模型后验测试的贝叶斯方法

本文提出了VaR模型后验测试的贝叶斯方法.以二项分布为参数统计模型,选取Beta分布为先验分布,给出了超参数的矩估计法.对于VaR模型的准确性检验,得到了贝叶斯因子和后验机会比的表达式.通过一个投资组合的实证分析,验证了本文所提方法的可行性与合理性.     

汇率序列存在缺失值时的最大似然估计

一、简介利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。《存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计》一文(高洁,《系统工程》2004年,第10期)通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到了存在缺失值