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文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征. 相似文献
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贝叶斯时间序列方法研究与应用评述 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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贝叶斯统计是当今世界的两大主要统计学派之一,本文系统地论述了贝叶斯统计理论的起源、基本观点及其与频率统计学派的差异,并阐述了贝叶斯统计推断的理论研究与实践应用现状。 相似文献
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随着贝叶斯理论的发展和计算机模拟等数值计算技术的提高,贝叶斯计量经济学开始迅速发展起来。文章在经典学派与贝叶斯学派比较中,简要回顾了贝叶斯计量经济学发展历程;并对面板数据中的贝叶斯方法的应用进行了举例。 相似文献
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针对金融时间序列普遍具有的波动聚集性和厚尾特征,将对风险管理尤为重要的一些极端点纳入模型之中,构建厚尾马尔科夫转移随机波动模型,采用带辅助变量的粒子滤波算法对波动和潜在状态进行预测,并估计模型参数.由于t分布与正态分布的特殊关系,通过选取不同自由度进行仿真分析,研究发现MSSV-t模型较一般MSSV模型对于消除波动持续性参数的高估问题更加有效.结合对中国上证综指股价波动的实证研究,证明了基于APF算法的MSSV-t模型在潜在波动状态的预测及突发事件的探测方面具有优良的性质,同时具备提高波动预测精度的能力. 相似文献
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贝叶斯统计推断及其主要进展 总被引:2,自引:3,他引:2
贝叶斯统计推断作为现代统计分析方法的重要内容,对于统计学理论的发展具有里程碑的作用。深入总结其研究的主要进展,具有重要的现实意义。在查阅国内外重要学术研究资料的基础上,从贝叶斯统计推断的思想、与古典统计的研究思路比较和贝叶斯统计推断研究的主要进展三个方面作了综述与介绍,力图达到认识贝叶斯统计推断及其研究现状的目的。 相似文献
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忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型(引入了个体效应),引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法(需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样)估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。 相似文献
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混合贝塔分布随机波动模型及其贝叶斯分析 总被引:1,自引:2,他引:1
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。 相似文献
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基于MCMC方法的贝叶斯AR(p)模型分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出运用Gibbs抽样的MCMC方法,解决时间序列AR(p)模型贝叶斯分析过程中所遇到的复杂的数值计算问题,借数据仿真分析来说明运用WinBUGS软件建模的分析过程,得出以MCMC为基础的WinBUGS软件简便了贝叶斯AR(p)模型的实际应用的结论. 相似文献
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文章主要研究季节时间序列模型在我国季度GDp时间序列预测中的应用,并分析探讨模型的准确性和实用性.文章分析了我国1992~2008年的季度GDP时间序列,剔除时间趋势和季节性后使原序列平稳并建立季节时间序列模型.通过对不同模型进行参数估计和比较后发现:ARIMA(2,1,1)(1,1,1)4能很好地拟合我国季度GDP时间序列,用该模型进行预测得出了2009年四个季度和2010年前两个季度的GDP数值,分析发现季度GDP仍然呈增长趋势,但其速度放缓.预测结果的准确性较高,并具有一定现实意义. 相似文献
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在宏观经济景气预警理论中,通常是把反映宏观经济运行过程的各类指标按照一定的原则和变化规律分为三类指标,即,领先指标、同步指标和滞后指标。通过一定的方法,构制成三个综合指数(C·I),分别用于反映经济景气变化的各个过程。其中,同步指标所构制的C·I用于反映宏观经济景气变化的当前形态。在本文中,笔者把同步 相似文献
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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。 相似文献