曾惠芳
- 作品数：13 被引量：47H指数：4
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- 非对称厚尾金融时序GARCH模型贝叶斯仿真分析
- 针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张，把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布，然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布，从而利用M-H抽样...
- 曾惠芳朱慧明
- 关键词：贝叶斯分析GARCH模型仿真
- 基于MCMC算法的贝叶斯分位回归计量模型及应用研究
- 分位回归方法通过解最优化问题来实现对变量样本分位数的估计，它可以刻画协变量对响应变量条件分布位置，尺度和形状的影响。与经典的最小二乘回归方法相比，分位回归方法不仅可以刻画响应变量的中心趋势，还可以刻画变量的尾部行为。因此...
- 曾惠芳
- 关键词：变结构模型非参数模型贝叶斯方法经济增长
- 基于MCMC的贝叶斯长记忆随机波动模型研究被引量：1
- 2011年
- 针对贝叶斯长记忆随机波动模型的单步Gibbs抽样算法效率低下的问题,通过对模型在状态空间框架下的近似表示,将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,同时在贝叶斯框架下分析了模型参数的满条件后验分布,设计出Gibbs联合抽样算法.更进一步,在对模型进行参数估计的基础上,提出波动变量的向前多步预报分布的估计方法.模拟实验结果表明:联合Gibbs抽样算法能够在保证估计精度的基础上得到优于单步Gibbs抽样方法的抽样效率,对预报分布的特征分析可用于对金融时间序列的风险控制.
- 郝立亚朱慧明李素芳曾惠芳
- 关键词：贝叶斯分析
- 基于MH算法的贝叶斯分位自回归模型被引量：13
- 2010年
- 针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis-Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题.仿真分析中,参数的迭代轨迹是收敛的,说明MH抽样有效地模拟了参数的后验边缘分布;并且应用该方法估计出了不同分位数下模型参数的后验均值,标准差,MC误差和95%的置信区间.非对称和局部持续性数据的数值模拟,证实了贝叶斯分位自回归模型可以更全面有效地描述滞后变量对响应变量变化范围和条件分布形状的影响.
- 曾惠芳朱慧明李素芳虞克明
- 关键词：时间序列分析分位数AR模型贝叶斯方法
- 基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整检验被引量：1
- 2011年
- 针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整VAR模型,运用ACE算法进行变量变换,结合参数的完全条件分布设计G ibbs抽样方案,进行贝叶斯非线性协整检验,并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯非线性协整方法的检验势,发现贝叶斯非线性协整比经典Johansen法具有更高更稳健的检验势;同时,对中国城市和农村居民消费价格指数序列进行实证分析.研究结果表明:贝叶斯非线性协整方法解决了模型中参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提高了估计的精确度和检验的准确性.
- 朱慧明李素芳曾惠芳虞克明
- 关键词：非线性非参数贝叶斯分析MONTE
- 基于多子样的贝叶斯动态过程能力估计与评价方法研究被引量：4
- 2009年
- 针对参数随机化情况下生产过程能力的评价问题,提出了新的过程能力指数估计与评价方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了扩散先验分布下参数后验分布,据此构造了过程能力指数的贝叶斯点估计和区间估计;在此基础上,将前一阶段模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,充分利用历史数据信息,建立了过程能力指数及其下限的贝叶斯动态评价模型。研究结果表明:与现有的贝叶斯过程能力指数估计方法比较,贝叶斯动态过程能力指数的预测精度优于前者,更能反映实际生产过程能力水平。
- 朱慧明曾惠芳虞克明郝立亚李素芳
- 关键词：过程能力指数贝叶斯方法先验分布
- 基于M-H抽样的贝叶斯非对称厚尾GARCH模型研究被引量：6
- 2011年
- 针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
- 朱慧明曾惠芳郝立亚李素芳虞克明
- 关键词：贝叶斯分析GARCH模型仿真
- 基于MCMC模拟的贝叶斯AR-GJR-GARCH模型及其应用
- 2008年
- AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。
- 朱慧明曾惠芳曹英
- 关键词：贝叶斯推断
- 基于逆跳MCMC的贝叶斯分位自回归模型研究被引量：6
- 2010年
- 考虑到传统信息理论方法确定模型存在不足,在贝叶斯理论框架下提出了基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法确定分位自回归模型阶次的方法。在时间序列服从非对称Laplace分布的条件下,设计了马尔可夫链蒙特卡罗数值计算程序,得到了不同分位数下模型参数的贝叶斯估计值。实证研究表明:基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法的贝叶斯分位自回归模型能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。
- 朱慧明王彦红曾惠芳
- 关键词：时间序列分析贝叶斯算法后验分布
- 基于MCMC模拟的贝叶斯复合状态信用溢价模型研究被引量：3
- 2011年
- 针对已有的信用溢价模型只考虑了单一尺度的波动均值回复过程,从而导致的信息损失问题,提出了贝叶斯复合状态信用溢价模型,据此辨析不同尺度的信用溢价波动回复状态。利用不同剩余偿付期的中国企业债信用溢价指数序列,引入了基于混合正态分布的多步MCMC方法对复合状态模型进行贝叶斯分析,研究结果表明:不同剩余偿付期的债券具有不同的异方差水平,均值回复过程可以区分为长期和短期两种趋势,并且分别具有不同的尺度维度;长期回复过程显示了序列的整体波动趋势,短期回复过程更细致地刻画了极值点的影响;与传统模型的比较突出了复合状态模型在拟合效果上的优越性。
- 朱慧明郝立亚虞克明曾惠芳李素芳
- 关键词：信用溢价贝叶斯推断MARKOV链
