Hammerstein-Wiener系统的递推贝叶斯参数辨识算法

为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统,基于递推贝叶斯算法和奇异值分解,提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数,然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明,所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。

中央银行的实时时变偏好行为研究

在中国金融改革进程中,从时变视角揭示中央银行的偏好行为及其隐含的货币政策信息对进一步优化货币政策调控模式具有关键作用。为此,本文提出一种新型的损失函数用以刻画中央银行的偏好行为,通过构建两阶段贝叶斯联合估计方法,研究中央银行的实时时变偏好行为。研究结果表明,相比于经济扩张和通货膨胀,中央银行更加厌恶经济收缩和通货紧缩,并且这种偏好的非对称性还呈现出显著的时变性;中央银行对实时产出缺口表现出"惯性"偏好特征,但对通货膨胀没有"惯性"反应。进一步对其影响因素分析发现,中央银行的时变非对称性偏好行为受经济波动、货币政策周期、经济政策不确定性及偏好替代效应的影响,并呈现出显著的区制转换特征。因此,中央银行偏好行为的实时时变分析对货币政策实施具有重要的指导价值。