期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于因子隐马尔可夫模型的VaR与ES联合预测
1
作者 叶五一 李妲 焦守坤 《数理统计与管理》 北大核心 2024年第1期147-161,共15页
VaR和ES是衡量金融资产风险的重要测度,对风险控制和金融危机的识别具有重要意义。本文以CAViaR模型为基础,通过因子隐马尔可夫模型构造潜变量,作为CAViaR模型的回归系数的组成部分,最终提出了一个含潜变量的VaR和ES联合估计方法(FHM-CA... VaR和ES是衡量金融资产风险的重要测度,对风险控制和金融危机的识别具有重要意义。本文以CAViaR模型为基础,通过因子隐马尔可夫模型构造潜变量,作为CAViaR模型的回归系数的组成部分,最终提出了一个含潜变量的VaR和ES联合估计方法(FHM-CAViaR),实现了VaR和ES的联合预测。在该模型中,潜变量由一个因子隐马尔可夫模型驱动,可以刻画市场信息对模型系数带来的长期效应与短期冲击,该因子隐马尔可夫模型的引入实现了分位数回归模型参数在上百个状态间的转换。最后,基于本文提出的FHM-CAViaR模型分别对上证综指、深证综指和纳斯达克指数的对数收益率数据进行实证分析。实证结果表明,本文提出的模型具有更优的预测效果。此外实证结果还表明,在危机期间VaR的序列聚集性有着显著的增加。本文提出的模型可以通过潜变量的变化识别市场的机制变换,且能更精确地对金融资产的VaR以及ES进行估计,给出金融风险度量一种新的研究方法。 展开更多
关键词 因子隐马尔可夫模型 联合预测 非对称拉普拉斯分布 机制转换
原文传递
基于结合情景上下文的FHMM负荷分解方法
2
作者 魏海浩 刘爱莲 李英娜 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第4期60-67,共8页
负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法。运用FHMM模型对负荷进行建模。根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类。结... 负荷监测是实现智能用电的关键技术,为了实现非侵入式负荷检测,提出一种结合情景上下文的因子隐马尔可夫(FHMM)负荷分解方法。运用FHMM模型对负荷进行建模。根据电器工作状态的功率服从高斯分布,运用高斯混合模型进行电器状态聚类。结合情景上下文信息,对负载设备的状态转移概率进行优化消除冗余状态转移概率,对状态空间以及状态转移路径进行约束降低维特比算法的复杂度。基于REDD数据集验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 因子隐马尔可夫模型 电器状态聚类 情景上下文
下载PDF
基于无限因子隐Markov模型的旋转机械故障识别方法 被引量：3
3
作者 李志农 熊俊伟 《失效分析与预防》 2016年第3期133-138,共6页
在机械故障识别方面,因子隐Markov模型是目前常用的识别工具。无限因子隐Markov模型(IFHMM)是因子隐Markov模型(FHMM)的一种扩展形式,克服了因子隐Markov模型链条数往往事先假定的缺点。本研究将无限因子隐Markov模型(IFHMM)运用到旋转... 在机械故障识别方面,因子隐Markov模型是目前常用的识别工具。无限因子隐Markov模型(IFHMM)是因子隐Markov模型(FHMM)的一种扩展形式,克服了因子隐Markov模型链条数往往事先假定的缺点。本研究将无限因子隐Markov模型(IFHMM)运用到旋转机械的升降速过程故障的诊断当中,提出了使用IFHMM作为诊断工具的旋转机械故障诊断方法,并与基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法进行了对比,最后将提出的方法成功地应用到旋转机械的故障中。实验结果表明,提出的方法明显优于FHMM识别方法。 展开更多
关键词 无限因子隐markov模型 模式识别 故障诊断 旋转机械
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部