利用M-H算法求解Logistic回归模型参数的贝叶斯估计

文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析.同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施.结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率.     

基于MCMC方法的随机数生成研究

文章比较研究了MH算法与Gibbs算法及其改进的优缺点,利用混合Gibbs算法可生成更复杂的分布随机数,如截断后验分布和混合后验分布,给出了建议分布的选择标准和马氏链收敛准则,验证了MCMC方法在贝叶斯推断中的可行性、稳定性和有效性.     

GARCH(1,1)模型的M-H估计及其应用

参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。     

大样本线性回归模型的子抽样及变量选择

文章考虑了大样本下线性回归中同时进行快速估计和变量选择的问题,即针对一个存在稀疏解的大样本线性模型,根据重要性抽样分布从全数据集抽取少量子样本,对该子样本进行自适应Lasso估计。通过随机模拟研究,将该算法分别应用在几种不同的数据集中,并从模型预测精度和可解释性两个方面比较了四种子抽样方法在该算法下的表现。模拟结果表明,所提出的算法具有良好表现,在计算开销上也具有一定优势。     

季节性发病数据余弦模型的NLR算法及其与圆分布的等价性

余弦模型与圆分布法均可算出周期性数列的高峰时间，余弦模型还可以拟合出曲线的期望值两种算法均较繁琐，本文用ＳＰＳＳ／ＰＣ＋４．０软件包的非线性回归（Ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）程序可在几分钟内算得余弦模型的各个参数；其次，建议了余弦模型较好的表达式，说明了不同表达式的等价性，以及与圆分布计算结果的等价性     

基于GASEN技术的选择性BagBoosting Trees集成学习研究

目前集成学习算法已经成为机器学习研究的一大热点,已有人提出许多改进的集成学习算法。本文提出了一种综合了Boosting和Bagging算法特点的选择性集成学习算法--SE-BagBoosting Trees算法。并将其与几种常用的机器学习算法比较研究得出,该算法往往比其它算法具有更小的模型推广误差和更高的预测精度的优点。     

非寿险精算中的数据尾部拟合与保费厘定

文章讨论了极值分布对非寿险精算中损失数据尾部的拟合和保费厘定方法,并进行了实例计算。研究表明:必须对应用极值分布的条件进行检验;对门限值确定的三种方法中自适应选择算法是较好方法;广义帕累托分布参数MLE估计能得到比较精确的估计结果。文章还给出了非寿险损失的超赔再保险纯保费的计算方法。     

中国农业剩余劳动力数量估算

我国农业部门积蓄了大量剩余劳动力。文章首先对现有农业剩余劳动力数量估算方法及其结果进行比较,然后对农业剩余劳动力进行重新定义,借鉴劳均播种面积推算法,给出了一种新的估算方法,并应用此方法对我国1978年以来的农业剩余劳动力数量进行计算。最后,提出对农业剩余劳动力转移的几点对策建议。     

基于块状bootstrap技术的Bagging Trees集成算法研究

集成算法已经成为机器学习研究的一大热点,已有许多改进的集成算法,但对"病态"数据的集成研究并不常见。本文通过对一海藻繁殖案例的研究,提出了一种基于块状bootstrap技术的集成算法,并将其与几种常用的集成算法比较研究得出,在对于一些"病态"数据而言,该算法往往比其它算法具有更小的模型推广误差和更高的预测精度的优点。     

空间计量模型选择及其模拟分析

空间计量模型的选择是空间计量建模的一个重要组成部分,也是空间计量模型实证分析的关键步骤。本文对空间计量模型选择中的Moran指数检验、LM检验、似然函数、三大信息准则、贝叶斯后验概率、马尔可夫链蒙特卡罗方法做了详细的理论分析。并在此基础之上,通过Matlab编程进行模拟分析,结果表明：在扩充的空间计量模型族中进行模型选择时,基于OLS残差的Moran指数与LM检验均存在较大的局限性,对数似然值最大原则缺少区分度,LM检验只针对SEM和SAR模型的区分有效,信息准则对大多数模型有效,但是也会出现误选。而当给出恰当的M-H算法时,充分利用了似然函数和先验信息的MCMC方法,具有更高的检验效度,特别是在较大的样本条件下得到了完全准确的判断,且对不同阶空间邻接矩阵的空间计量模型的选择也非常有效。     

一种基于差异思想的选择性Bagging Trees集成算法研究

本文通过对鸢尾花数据的研究，提出了一种基于分类器的分类效果差异而进行快速选择的一种改进的Bagging Trees集成算法。并通过同其他统计机器学习方法，如：CART、Bagging Trees、Random Forest以及目前流行的基于遗传算法的选择性集成算法GASEN等比较得出，该算法对于分类问题而言，具有较高的准确率，而且与GASEN算法相比，运行的效率也得到了较大的提高。     

风速威布尔分布参数估算方法的比较

文章分别介绍累计分布函数和最小二乘近似拟合的图解法、平均风速与标准差估算的实证法,修正极大似然法和EPF法这四种计算风速威布尔分布参数的估算方法.结合所搜集的某风电场跨期一年的风力和天气数据,将四种算法估算的风速概率分布与实测概率进行比较,计算均方根误差值评估各算法的拟合度.通过计算比较得出结论:图解法拟合效果最差,实证法和EPF法效果基本接近,修正极大似然法是该风电场65米轮毂高度上估算威布尔参数的最优方法.     

基于Legendre多项式的财产损失分布建模研究

在财产保险中,关于损失分布建模的问题,大部分研究都是着眼于传统的参数统计方法,其基本流程为:获取数据→选择参数模型→估计模型参数→指出拟合效果。在模型的选择过程中,人们一般都会假定总体服从几种常见的分布函数,如Pareto分布、Gamma分布、Log-     

基于蒙特卡罗分布式算法的单位根检验

本文基于单位根检验的基本原理,说明了几种常见的单位根过程检验方法的局限性,提出用MonteCarlo分布式计算方法来计算一般统计量的分布函数表。笔者应用该算法计算时间序列的单位根过程检验统计量的分布函数表,提出了一种新的检验方法,该方法与著名的迪基-福勒检验进行对比,优点在于,一是公式转弯少,使用的是原假设的统计量;二是根据统计量直接的分布,而不是极限的分布;三是不必进行随机积分;四是可以根据任意的显著性水平、任意的样本容量进行检验。     

一类新的加权平方损失函数下几何分布的Bayes可靠性分析

文章在一类新的加权平方损失函数下,讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题。可靠度的先验分布分为无信息和共轭先验分布两种情形讨论。导出了可靠度的Bayes估计,并利用Monte Carlo数值模拟对几种估计进行比较。     

基于Pearson Ⅳ分布的VaR与CVaR估计

基于GARCH模型,用Pearson Ⅳ分布拟合标准残差,给出一种更为精确的VaR和CVaR计算方法.重点研究在Norm-GARCH、t-GARCH与GED-GARCH模型下,用原分布和Pearson Ⅳ分布计算VaR的比较,结果表明,用Pearson Ⅳ分布计算VaR都能得到比原分布更小的失败率,且在三种模型之下用Pearson Ⅳ分布计算VaR结果很接近,都能通过检验,所以选择最简单的Norm-GARCH模型就可以;基于此,研究在Norm-GARCH模型下,用正态分布和Pearson Ⅳ分布计算CVaR,并与VaR进行比较,结果表明,用Pearson Ⅳ分布计算VaR和CVaR的失败率都远远小于由正态分布所得到的失败率,特别在VaR估计失效的交易日里,用Pearson Ⅳ分布得到的CVaR均值与实际损失均值非常接近.因此,Pearson Ⅳ分布能很好地刻画金融数据的特征,相对其他分布而言是一个很好的选择.     

数据挖掘中基于密度的聚类分析算法

聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用.本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法.最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程.     

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.     

基于系统动力学的我国地价与房价关系及对策研究

目前针对地价和房价关系的实证研究实质上都采用的是格兰杰因果检验法,但分析结论差异较大,用现有计量经济学模型比较与选择的方法很难做出有效的选择。文章利用系统动力学方法,依据系统的稳态性能和瞬态响应性能,从稳定性、精确性和快速性三个方面对具有代表性的几个计量模型进行了比较与评价,并最后得出结论:地价对房价并没有显著影响,而房价对地价有非常显著的影响,并对我国房地产市场的宏观调控提供对策建议。     

双运量分布约束下的混合交通方式选择和路径随机选择组合模型

近年来,许多学者对交通组合模型进行了大量的研究。文章在前人研究结果的基础上,基于双运量分布约束和阻抗对称影响的的混合交通方式选择和路径随机选择组合模型,并证明了该模型满足双运量分布约束、混合交通方式选择和路径随机选择的条件,给出了其求解算法和一个简单的算例。