基于DREAM算法的DSGE模型参数估计精度研究

文章将人工智能算法中的DREAM算法首次应用到动态随机一般均衡模型的参数估计中,并以动态随机一般均衡模型LS(2005)为例对该算法的估计精度进行了系统分析,研究结果表明:根据待估参数随机抽样序列的箱线图来看,由DREAM算法产生的待估参数随机抽样序列的箱体长度均比RWMH和IMH算法产生的箱体长度要长,说明由DREAM算法产生的参数估计序列的分散程度比RWMH和IMH算法要大,表明了DREAM算法遍历参数空间范围更为广泛,算法逃逸局部最优值的能力更强。另外,从箱线图中的中位数数值来看,除了5个参数以外,由DREAM算法产生的参数估计序列的中位数相比RWMH和IMH算法,与真实数据生成过程更为接近,说明由DREAM算法产生的参数估计值大部分都集中在参数的真值附近。由于DREAM算法依据IQR统计方法除去无用链,故由DREAM算法产生的参数估计序列的异常值也明显降低,而RWMH算法产生的参数估计序列的异常值尤其多。从待估参数的90%最大后验密度可信区间来看,DREAM算法产生的待估参数90%最大后验密度可信区间除了3个参数以外,其余全部包含了真值,而传统的RWMH和IMH算法分别只有7个和1个区间包含了真值,表明DREAM算法的估计不确定性远小于传统的RWMH和IMH算法。最后,根据待估参数的无效因子来看,DREAM算法产生的待估参数序列与传统的RWMH和IMH算法相比,其相关性更弱,即无效因子数值更小,这一点进一步验证了DREAM算法遍历整个参数空间的能力更强。

多水平线性分位数回归增值评价模型估计精度的影响因素探析

随着教育评价改革的深入推进和增值评价实践的不断拓展,增值计算的科学性及估计精度问题日益受到重视。本研究以多水平线性分位数回归增值评价模型为研究对象,借助数据模拟的方法探讨了组间变异系数、群体内样本量(学生层面)及群体样本量(班级层面)三个因素对于增值评价模型估计精度的影响。研究主要得到以下两点结论:1)就学生增长百分位数估计而言,采用多水平分位数回归方法的误差较大,估计精度不稳定,组间变异系数会影响学生增长百分位数的估计精度,而群体内样本量、群体样本量均不会对其有显著影响;2)就群体增长百分位数估计而言,采用多水平分位数回归方法的误差很小,具有较优的估计精度,群体内样本量会影响群体增长百分位数的估计精度,而组间变异系数和群体样本量均不会对其有显著影响。

两步法提高时延差估计精度的分析和实验验证

为提高短基线水声定位系统的定位精度,对利用两次估计提高时延差计算精度的方法进行了理论分析、仿真和实验验证,并给出了具体的实现步骤。该方法将时延差估计值分解成了时延差初测值和时延差修正值,前者直接利用相关函数包络求解,后者与相关函数相位差之间存在映射关系,通过频域的相位差估计获得。仿真和实验的结果显示,采用这一方法能够获得很高的时延差估计精度。两步法具有很强的实用性,可以有效的提高短基线水声定位系统定位精度。

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。

一种利用测角信息提高航路估计精度的方法

航迹测量中通常采用不小于 5Hz的高重频激光测距机。由于受到散热、供电、体积和成本等因素的制约 ,高重频激光测距机无法满足便携式目标坐标测定仪的设计要求。考虑到成熟的光电跟踪系统能以 2 0ms的采样周期获取高精度的目标角度信息 ,提出了一种基于 3 12 5Hz低重频激光测距机 ,利用较高重频的测角信息进行航路参数估计的方法 ,该方法可以显著提高航路估计精度。

岩土参数随机场空间最优估计精度分析与特异值研究

阐述了克立格方差的特点， 并结合实际对岩土参数随机场空间最优估计的局部估计精度进行了分析， 探讨了影响岩土参数空间最优估计精度的特异值的处理方法。研究结果表明， 对存在特异值的岩土参数随机场进行估计时，应用指示克立格法能够获得符合实际的空间最优估计效果。

灰色GERT网络及基于顾客需求的灰数估计精度

在应用随机网络(graphical evaluation review technique,简称GERT)解决问题的过程中要求准确知道活动参数的概率分布。但是由于信息的贫乏以及信息的不完全性,人们无法对某些参数的进行准确的判断,因此灰数成为有效的描述工具。本文建立灰色随机网络模型,并对其分类和求解问题进行较为系统的研究。由于灰色GERT网络的结果具有一定灰度,本文在灰数覆盖特性的基础上,提出基于顾客需求的灰数估计精度的概念,从而给出在灰度无法计算情况下的计算结果的判断方法。并且通过算例介绍了它的应用及其实际意义。

基于FICP算法提高对低频噪声时延的估计精度

针对非平稳随机噪声（直升机飞行声音,导弹喷流噪声）信号,研究了提高时延估计计算精度的方法,通过计算信号的细化频谱,并避免了标准FFT计算带来的栅栏效应,从而使得对于超短取样信号的频谱计算精度与信号长度无关,采用快速计算方法FICP由N点互谱计算2N点相关波形。提高了相关波形的分辨率,使得时延估计精度得以提高。对实测直升机飞行噪声和导弹噪声计算了不同取样长度和不同采样率下的时延估计,得出了谱分辨率越高,时延估计精度越高的结论。

二参数逻辑斯蒂模型项目参数的估计精度

项目参数的估计精度对于测验的编制尤其是题库的建立十分重要。目前,国内外对项目参数估计精度的研究,大部分是基于在已知项目参数真值的情况下,运用各种参数估计方法产生新的估计值,再和真值进行偏度(BIAS)和均方根差(RMSE)的比较,从而说明该种估计方法的有效性。但是这种方法不能提供不同的参数真值之间的估计误差的变化规律。为了弥补这一缺陷,本文尝试从项目参数估计信息函数的角度出发研究项目参数的估计精度问题。本研究以二参数Logistic模型作为研究对象,首先定义了项目参数的估计信息函数,然后基于完全随机实验设计,通过模拟研究的方法探索影响项目参数的估计精度的因素,实验共设计了(2×3×2)种情形。研究结果表明:(1)项目参数(a,b)的估计精度均随着被试样本量的增大而提高;(2)被试的能力分布对难度参数的估计精度影响较大,对区分度参数的估计精度影响相对较小;(3)难度参数和区分度参数的估计精度都分别受到参数a和参数b的共同作用。

湖泊水质参数空间最优估计精度分析

在湖泊研究中 ,往往要了解污染的空间分布状况 ,其核心是空间最优估计问题 .本文在阐述了克立格方差特点的基础上 ,以太湖为例 ,对湖泊水质参数空间最优估计的精度问题进行了分析 .结果显示 ,估计精度受变差函数、各采样点的空间配置关系等因素的影响 .空间结构直接决定着估计精度的大小 。

一个评价光谱估计精度的新参数

研究了对多光谱成像系统进行光谱估计的精度评价的问题。在给出光谱估计偏指数定义的基础上,提出了多光谱图像获取系统的光谱估计性能的评价的新方法——系统光谱匹配偏度指数法。该方法用一个指标来定量评价两光谱向量的光谱匹配程度,避免了以往评价参数的复杂性,同时反映了光谱反射率估计曲线实际测量曲线之间的差异程度。采用一典型多光谱相机对Macbeth色卡的24个典型光谱仿真估计所得的24个光谱对数值模拟,验证了光谱反射率估计匹配偏度指数能全面的反映光谱反射率的估计精度的设想;并拿17个多光谱估计系统的仿真估计的光谱数据,计算了它们的系统光谱估计偏度指数,计算结果有很好的一致性。结果还显示,系统光谱估计偏度指数还可用作对多光谱相机光谱估计性能进行等级划分的依据。

非线性回归模型线性化后的参数估计精度问题

根据LS估计理论,对非线性回归模型线性化后参数估计精度存在的问题进行了分析,通过变量变换对线性化模型随机误差的方差进行了修正,建立了新参数估计模型.新参数估计模型满足Gauss-Markov假定,保持了LS估计的优良性质.

样本容量对总体均值区间估计精度的影响

在总体均值的区间估计中,样本容量对区间估计的精度有着重要影响。本文从理论上探讨了三种情况下总体均值区间估计精度的理论计算,并重点分析了样本容量对总体均值区间估计精度的影响原因,这对通过确定样本容量来控制估计精度以优化检测过程具有重要意义。

极化域-空域联合谱估计精度研究

研究了极化域-空域联合谱估计的精度问题。用克拉美-劳限(CRB)来衡量信号到达角和极化角的估计精度;利用Fisher信息矩阵求逆导出信号到达角和极化角CRB的解析表达式,得出采样点数和阵元数目对估计精度的影响; 通过单个信号源和两个信号源情形下的研究,得出估计精度与信号源位置、信噪比、信干比、信号特征参量之间的关系。

闭环系统的输出过采样辨识方法及其估计精度分析

传统闭环系蜕辨识方法的可辨识性受到参考设定信号和控剞器结构的限制．提出了一种通过对输出过采样实现线性 离散时间闭环系统辨识的方法．输出过采样提供了更多的系统结构信息,在传统辩识方法的可辨识条件不满足的情况下,仍能 正确辩识系统参数．针对有色噪声干扰,分析其在不同过采样率下的估计精度,得出最优估计的过采样率计算方法．辨识方法实 现简单、运算量小、估计精度高．仿真试验验证了其有效性．

中小板证券市场VaR估计精度实证研究

本文首先针对深市综合指数收益进行了基本统计,其次在二值损失函数标准和平方损失函数双重检验标准下,对三类VaR模型的估计精度进行了实证检验。结果表明:非参数类和半参数类度量模型对于我国中小板证券市场风险估计的精度较高,而参数类VaR模型的估计精度最差。由于参数类VaR模型主要采用了正态假定且忽略了波动率的聚集性,因此,在一定程度上也说明了我国中小板证券市场收益不符合正态性假定且存在波动率聚集现象。

基于参数估计精度的Bayes试验设计方案研究

基于装备试验评价的参数估计精度要求,对装备试验设计的需求进行了分析,并以成败型产品的试验设计为基础,论述了二项分布情形下参数估计精度的具体要求,给出参数估计验后概率要求下试验设计方案的求解思路,推导了共轭分布条件下可信区间宽度的计算公式,建立了可接受失效数与最小样本量之间关系的数学模型,给出了试验设计的MATLAB计算公式。最后,结合实例进行了理论和算法的验证。

我国主要证券市场VaR模型估计精度研究

文章首先针对沪市综合指数收益进行了基本的统计,实证数据体现了高风险高收益的一般原则;其次,在二值损失函数标准和平方损失函数双重检验标准下,对三类VaR模型的估计精度进行了实证检验,结果表明:非参数类和半参数类度量模型对于证券市场风险估计的精度较高,而参数类VaR模型的估计精度最差。由于参数类VaR模型主要采用了正态假定且忽略了波动率的聚集性,因此,在一定程度上也说明了我国主要证券市场收益不符合正态性假定且存在波动率聚集现象。

回归估计精度的局部影响

从模型微小扰动的角度研究数据对回归估计精度的局部影响。首先提出刻划这种影响的４个统计量，并求出它们在３种不同扰动方式下的最大局部变化方向，其最大绝对分量对应于强影响点。最后给出一个数值例子来说明这种强影响点的诊断。