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缺失数据环境下汇率序列的潜变量Metropolis-Hastings算法及触发式理财产品定价
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作者 董艳 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期330-342,共13页
金融数据序列的参数估计是现代金融学研究的热点之一,也是数理金融学的一个重要研究方向.在缺失数据情形下,本文采用MCMC方法研究了ARMA汇率序列的参数估计问题.首先,将潜变量插补数据方法融入MCMC采样过程,新的MCMC参数估计方法允许序... 金融数据序列的参数估计是现代金融学研究的热点之一,也是数理金融学的一个重要研究方向.在缺失数据情形下,本文采用MCMC方法研究了ARMA汇率序列的参数估计问题.首先,将潜变量插补数据方法融入MCMC采样过程,新的MCMC参数估计方法允许序列存在缺失数据.其次,结合潜变量,获取了自回归系数和白噪声方差的共轭后验分布.再次,由于滑动平均系数的共轭后验分布获取困难,构造了一种基于多元回归的参数估计方法.最后,利用Metropolis-Hastings抽样替代Gibbs抽样并融入上述结果,形成了一种新的MCMC参数估计方法,该方法有效克服了单纯Gibbs抽样序列存在的波动聚集现象的不足.此外,以2018年9月20日至9月27日的欧元兑美元汇率为仿真对象,对触发式理财产品进行了实证分析. 展开更多
关键词 ARMA汇率序列 触发式理财产品 潜变量metropolis-hastings抽样 Bayesian后验
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SPXY样本划分法及蒙特卡罗交叉验证结合近红外光谱用于橘叶中橙皮苷的含量测定 被引量:63
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作者 展晓日 朱向荣 +2 位作者 史新元 张卓勇 乔延江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期964-968,共5页
在近红外光谱PLS定量模型的建立过程中训练集样本的选取和潜变量数的确定是十分重要的。因此,该研究以橘叶中橙皮苷的含量检测为例,分别比较了random sampling(RS),Kennard-Stone(KS),duplex,sample set partitioning based on joint x-... 在近红外光谱PLS定量模型的建立过程中训练集样本的选取和潜变量数的确定是十分重要的。因此,该研究以橘叶中橙皮苷的含量检测为例,分别比较了random sampling(RS),Kennard-Stone(KS),duplex,sample set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)四种训练集样本的选取方法对模型的影响,以及留一交互验证法和蒙特卡罗法对潜变量数确定的影响。结果表明,SPXY法选取的训练集建立的模型优于其他三种方法,蒙特卡罗法能够较好地确定模型的潜变量数并有效地减少过拟合风险,所建模型的交互验证均方根,预测均方根及预测集相关系数分别为0.7681,0.7369,0.9752。 展开更多
关键词 近红外光谱法 训练集选择 SPXY 潜变量数 蒙特卡罗法
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基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择 被引量:12
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作者 宦克为 刘小溪 +3 位作者 郑峰 蔡小龙 于素平 石晓光 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期266-271,共6页
为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950~1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent proje... 为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950~1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。 展开更多
关键词 近红外光谱 无损检测 模型 变量选择 蒙特卡罗采样 特征投影图
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结构方程模型与联立方程模型的比较 被引量:41
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作者 贾新明 刘亮 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2008年第3期439-446,共8页
本文首先介绍了结构方程模型和联立方程模型的一般形式、典型实例及其在我国的研究现状。通过将结构方程模型与联立方程模型进行比较,发现结构方程模型具有能直接处理潜变量和测量误差等优点,在管理学、心理学等社会科学中具有广泛应用... 本文首先介绍了结构方程模型和联立方程模型的一般形式、典型实例及其在我国的研究现状。通过将结构方程模型与联立方程模型进行比较,发现结构方程模型具有能直接处理潜变量和测量误差等优点,在管理学、心理学等社会科学中具有广泛应用;但是结构方程模型对样本量要求大、对抽样、问卷设计和调查过程的缺陷以及忽略变量等模型的设定错误不能弥补;而且,结构方程模型的参数不如联立方程模型的含义那么具体而直观。 展开更多
关键词 结构方程模型 联立方程模型 潜变量 忽略变量 测量误差 样本量 模型估计 模型释义
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混合效应模型的非参数贝叶斯分位回归方法研究 被引量:3
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作者 李翰芳 罗幼喜 田茂再 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第4期97-103,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 混合效应模型 有限正态混合分布 Stick-Breaking先验 潜变量 Gibbs抽样算法
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城市出行环境对绿色出行行为影响研究 被引量:4
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作者 和占琼 尹晓 《生态经济》 北大核心 2021年第7期88-96,共9页
构建低碳交通体系、提高绿色出行水平是生态文明建设的重要内容。文章基于TPB理论和VBN理论,在我国14个大中城市调查数据的基础上,利用主成分分析细化提取“城市环境”“交通状态”和“公交服务”三个城市出行环境影响因子,建立多样本... 构建低碳交通体系、提高绿色出行水平是生态文明建设的重要内容。文章基于TPB理论和VBN理论,在我国14个大中城市调查数据的基础上,利用主成分分析细化提取“城市环境”“交通状态”和“公交服务”三个城市出行环境影响因子,建立多样本结构方程模型,从个体社会心理层面揭示了城市出行环境对绿色出行意向的影响因素及作用机理。研究结果表明:城市出行环境对绿色出行决策有明显影响,虽然群组模型中潜变量作用路径相同,但不利绿色出行环境中的居民表现出较高的环保价值观和更强烈的绿色出行意愿,在不利绿色出行环境中,居民绿色出行意向的动力更多来自自身环保意识的强化;对于有利绿色出行环境中的居民,绿色出行意向的动力更多来自个人和社会的行为规范。 展开更多
关键词 城市出行环境 心理潜变量 绿色出行 多样本结构方程模型
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维纳过程单变点模型的贝叶斯参数估计
7
作者 何朝兵 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期84-88,共5页
通过引入潜在变量,利用正态分布的重要性质得到了维纳过程单变点模型比较简单的似然函数.结合Metropolis-Hastings算法对参数进行Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.
关键词 潜在变量 可加性 满条件分布 GIBBS抽样 metropolis-hastings算法
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基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别 被引量:1
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作者 王康宁 汪四水 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第1期31-37,共7页
本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别... 本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 隐变量 GIBBS抽样 自变量选择 异常点识别 多值序次数据
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二值响应数据贝叶斯中位数估计 被引量:1
9
作者 顾永泉 赵为华 《南通大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第2期64-69,共6页
中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据... 中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 二值数据 贝叶斯分析 中位数回归 潜在变量 吉布斯抽样
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二值数据下模型和异常点的同时识别
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作者 王康宁 汪四水 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第4期9-13,共5页
讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别... 讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别的具体过程. 展开更多
关键词 二值数据 隐变量 模型选择 异常点识别 GIBBS抽样
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缺失数据情形下期望收益率和波动率估计的潜变量MCMC抽样方法
11
作者 孙玉东 王欢 《湖北民族学院学报(自然科学版)》 CAS 2019年第3期277-281,共5页
在缺失数据情形下,采用贝叶斯方法研究了Black-Schole模型的参数估计问题.首先,对Black-Schole模型下的风险资产序列进行分析并建立了贝叶斯模型.其次,采用潜变量Gibbs抽样方法获取期望收益率和波动率的估计值.最后,以2018年8月3日的沪... 在缺失数据情形下,采用贝叶斯方法研究了Black-Schole模型的参数估计问题.首先,对Black-Schole模型下的风险资产序列进行分析并建立了贝叶斯模型.其次,采用潜变量Gibbs抽样方法获取期望收益率和波动率的估计值.最后,以2018年8月3日的沪深300指数为仿真对象,在无信息先验下进行了实证分析. 展开更多
关键词 Black-Schole模型 波动率 期望收益率 潜变量Gibbs抽样 贝叶斯后验
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Statistical inference for zero-and-one-inflated poisson models 被引量:6
12
作者 Yincai Tang Wenchen Liu Ancha Xu 《Statistical Theory and Related Fields》 2017年第2期216-226,共11页
In this paper, a zero-and-one-inflated Poisson (ZOIP) model is studied. The maximum likelihoodestimation and the Bayesian estimation of the model parameters are obtained based on dataaugmentation method. A simulation ... In this paper, a zero-and-one-inflated Poisson (ZOIP) model is studied. The maximum likelihoodestimation and the Bayesian estimation of the model parameters are obtained based on dataaugmentation method. A simulation study based on proposed sampling algorithm is conductedto assess the performance of the proposed estimation for various sample sizes. Finally, two realdata-sets are analysed to illustrate the practicability of the proposed method. 展开更多
关键词 Zero-inflated Poisson model zero-and-one-inflated Poisson model MLE Bayesian estimate EM algorithm latent variable Gibbs sampling
原文传递
有偏抽样下带终止时间和带信息观察时间的纵向数据分析
13
作者 苗瑞 李怿 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期961-977,共17页
纵向数据经常出现在生物医学等实际领域,而且在许多情况下,观察时间和终止时间是带信息的,同时可能会存在有偏抽样.本文在有偏抽样下,对于带信息观察时间和终止时间的纵向数据,提出了一个联合建模方法,并利用借代力量方法给出了模型参... 纵向数据经常出现在生物医学等实际领域,而且在许多情况下,观察时间和终止时间是带信息的,同时可能会存在有偏抽样.本文在有偏抽样下,对于带信息观察时间和终止时间的纵向数据,提出了一个联合建模方法,并利用借代力量方法给出了模型参数的估计,同时获得了这些估计的渐近性质.最后,提出一种模型检验方法. 展开更多
关键词 有偏抽样 带信息观察 终止时间 联合建模 潜在变量 估计方程
原文传递
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