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复合分位回归的贝叶斯经验似然推断
1
作者 王景炜 胡超竹 +1 位作者 李翰芳 罗幼喜 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期130-140,共11页
本文将贝叶斯经验似然方法推广到复合分位数回归模型中。构造复合分位数回归模型的经验似然函数,在给定先验信息后,推导出未知参数的条件后验分布。考虑到未知参数后验分布形式较为复杂且有隐式方程约束,构造带约束条件的Metropolis-Has... 本文将贝叶斯经验似然方法推广到复合分位数回归模型中。构造复合分位数回归模型的经验似然函数,在给定先验信息后,推导出未知参数的条件后验分布。考虑到未知参数后验分布形式较为复杂且有隐式方程约束,构造带约束条件的Metropolis-Hastings算法对模型参数进行点估计、置信区间估计及参数假设检验。计算机模拟仿真结果显示,当模型随机误差为厚尾分布时,贝叶斯经验似然复合分位回归法较复合分位回归法、分位回归法以及最小二乘法在估计偏差和方差上都有明显优势,尤其是数据含有较多异常点时,本文提出的方法最为稳健。利用新方法对一个医疗费用支出影响因素数据进行建模分析发现:较其他估计方法,无论是否删除数据中异常点,贝叶斯经验似然复合分位回归法得到的系数估计前后变化最小,这为实际建模过程时减少数据中未知异常点给模型带来的影响提供有益帮助。 展开更多
关键词 复合分位数回归 贝叶斯经验似然 Metropolis-Hastings算法 贝叶斯因子
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右删失数据下加速失效模型的贝叶斯经验似然 被引量：3
2
作者 董小刚 刘新蕊 +1 位作者 王纯杰 袁晓惠 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2020年第5期838-844,共7页
本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数.运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然,贝叶斯估计与B-J估计和经验似然在有限样本下的表现.结果 展示... 本文通过引入先验,构造了在Buckley-James估计下的贝叶斯经验似然函数.运用M-H算法得到点估计及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然,贝叶斯估计与B-J估计和经验似然在有限样本下的表现.结果 展示出贝叶斯经验似然优于贝叶斯估计,B-J估计和经验似然.最后将贝叶斯经验似然应用于一个医疗数据,得到了模型参数更小的可信区间. 展开更多
关键词 加速失效模型 Buckley-James估计 贝叶斯经验似然 M-H算法
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VaR和ES的贝叶斯经验似然估计 被引量：2
3
作者 张军舰 赖廷煜 杨晓伟 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期38-45,共8页
风险价值(VaR)和预期亏损(ES)能较好地度量金融投资组合的最大损失,研究其估计具有重大意义。本文利用贝叶斯经验似然方法对VaR和ES进行估计,理论上讨论了该估计的相合性和渐近正态性。模拟结果显示,在合适的先验信息下,本文所提出的估... 风险价值(VaR)和预期亏损(ES)能较好地度量金融投资组合的最大损失,研究其估计具有重大意义。本文利用贝叶斯经验似然方法对VaR和ES进行估计,理论上讨论了该估计的相合性和渐近正态性。模拟结果显示,在合适的先验信息下,本文所提出的估计具有一定的优势,有较好的应用前景。 展开更多
关键词 风险价值 预期亏损 贝叶斯经验似然
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基于删失中位数回归的贝叶斯经验似然
4
作者 袁晓惠 王岳 王纯杰 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期38-42,共5页
将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然... 将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然与LAD和经验似然在有限样本下的表现,结果展示出贝叶斯经验似然优于LAD估计和经验似然. 展开更多
关键词 删失中位数回归 贝叶斯经验似然 M-H算法
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