动态线性季节模型及其贝叶斯预测

研究了适用于描述周期性变化的采样间隔非均匀情况下的季节模型,并分别根据观测误差已知和未知常数两种情况,给出了它们的先验分布、预测分布和后验分布.     

基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计

本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。     

利用广义指数加权回归估计贝叶斯动态线性模型误差方差矩阵Wt的方法

本文主要研究广义指数加权回归在贝叶斯线性动态线性模型参数估计中的作用,提供了一种估计模型误差方差矩阵的方法.     

部分线性模型非参数分量的线性关系检验

对于部分线性模型中非参数部分是否为某一特定阶数(记为p)的多项式函数的检验问题,本文基于非参数函数在各点的p阶导函数估计值的样本方差构造了一个简单的检验统计量.给出了计算检验p-值的三阶矩χ2逼近方法.最后通过数值模拟验证了我们所提检验方法的有效性.     

中国经济随机前沿模型效率的贝叶斯统计推断

基于扩展的随机生产前沿模型,研究了区域生产效率的差异和其影响因素的作用效果,应用贝叶斯统计方法对中国各省份2010-2017的年度数据(不包含港澳台地区,下同)进行了实证研究.研究发现:生产效率总体呈逐渐下降的趋势,地区间生产效率有一定的差异,高等教育规模对生产效率具有显著的直接影响.人力资本能有效促进东部和中部地区的经济增长,西部地区主要依靠资本促进经济增长.环境污染对中部地区的经济增长具有一定的负向作用.     

基于分层贝叶斯广义线性模型的小域估计方法研究

当前,构建恰当的小域估计方法是解决我国政府抽样调查中多层次推断问题的关键所在。由于小域的小样本特性,基于频率统计学的小域估计方法推断效果并不理想,而传统基于贝叶斯统计视角的小域估计方法在非连续型变量估计时适应性不强。本文在系统介绍传统贝叶斯小域估计方法的基站上,为了解决离散变量的估计推断问题,将广义线性模型引入到分层贝叶斯方法中,构建了基本的理论机制和分类数据的估计模型。基于此模型,运用全国流动人口动态监测调查2014年广东省内的样本数据进行实例测算,估计出广东省各地级市的流动人口学历分布情况,并将分层贝叶斯广义线性模型的估计结果与传统估计方法进行了对比分析。结果显示,分层贝叶斯广义线性模型在样本量充足的情况下能够准确地估计出目标小域的总体参数,在样本量不足的小域中依然能够给出稳健的估计结果。文章所构建的估计模型不仅可以充分利用先验信息和辅助信息,还适用于对复杂数据进行估计推断,能够为我国政府抽样调查的小域估计实践提供有价值的理论参考。     

非线性贝叶斯动态模型的重要性再抽样(英文)

本文研究了非线性贝叶斯动态模型的随机模拟.在更宽泛的先验分布假设下.利用重要性再抽样的方法,以"样本"代替"分布",实现了对模型的后验推断、预测和模型选择,扩张了贝叶斯动态模型的应用领域.     

缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断

本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性回归模型的修正随机回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,同随机回归插补,多重随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正随机回归插补方法是有效可行的.     

正态线性模型中随机回归系数和参数的Minimax估计

该文在一般正态随机效应线性模型中研究了随机回归系数和参数的估计问题. 在二次损失下，得到了线性可估函数在一切估计类中的唯一Minimax估计.     

一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性

考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。     

多变量非线性贝叶斯动态模型的参数估计

本文讨论多变量非线性贝叶斯动态模型参数估计 ,将 Monte Carlo最优法用于极大似然函数 ,得到未知参数和状态变量的估计     

非线性Bayes动态模型预测的数值算法

本文用一阶样条函数分段逼近密度函数的方法给出了非线性 Bayes动态模型预测的一个数值算法     

无失效数据的Bayes和多层Bayes分析

本文推广了文献[6]的结果，对指数分布无失效数据的失效率，给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计，最后，结合实际问题进行了计算。     

无失效数据的Bayes分析

在无失效数据的可靠性分析中，关于时刻τｉ的换效概率Ｐｉ的估计，本文提出以不完全Ｂｅｔａ分布Ｂｅｔａ为一级先验分布，而超参数ｂ为（１，ｃ）上均匀分布的分级Ｂａｙｅｓ估计，这不仅保证满足关系ｐ１≤ｐ２≤．．．≤ｐｋ，且具有简单统一的表达形式，实例还表明这一估计是稳定、合理的。     

A TOBIN-TYPE ESTIMATE OF CENSORED LINEAR MODELS

1IntroductionConsiderthelinearregressioumodelcensoredfromtheleft:K=m{K,0}=rnax{Z:W ei,0},1Si5n,(1.1)whereZi=(1,X:),,15i5n,7o=(ac,P6)'(1'2)ThedimensionalityofXiisd21.WeobBerve(Xi,K)',1SiSn.Basedontheseobservations,wetrytogivesomeestimationofac,ortesthypothesisonit.Themodelwasfirstconsideredbycabin[llundertheassumptionthatelfe2,''arelid.withacommonnormaldistributionN(0,rs:).HedefinedtheMLEof7o,whichnowisusuallyknownastheTobinestimator.TheconsistencyOfthisestimatorwasestablishedbyAmend…     

基于Gibbs抽样的贝叶斯稳健ARMA模型研究

针对ARMA模型建模过程中模型识别和参数估计易受观测值异常点影响问题,构建了同时考虑加性异常点和更新性异常点的ARMA模型．运用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo贝叶斯方法,估计稳健ARMA模型参数,同步确定观测值中异常点的位置,辨别异常点类型．并利用我国人口自然增长数据进行仿真分析,研究结果表明：贝叶斯方法能够有效地识别ARMA序列的异常点．     

基于随机加权法的动态Bayes精度评估

以导弹射击精度评估为对象,研究现场子样相对较小的场合下,具有多阶段试验信息时弹点散布方差的估计问题,将随机加权法与Bayes方法结合起来,给出动态Bayes估计的随机加权调整方案.     

部分线性回归模型的M-估计

本文讨论部分线性回归模型的M-估计．用局部线性方法给出未知函数的M-估计，用两步估计方法给出参数的M-估计．进一步证明了未知函数的M-估计的弱一致性和渐近正态性，参数的M-估计的弱一致性．