简介：以贝叶斯方法为基础构建了信用评级和违约概率模型,指出金融机构利用已有评级信息提高债务人信用风险评估准确性的途径,并以单个债务人违约概率度量方法和Merton理论为基础,考虑异质性导致的宏观经济冲击对债务人的不同影响,度量资产组合违约风险。利用相关数据对贝叶斯模型应用给出例证,结果表明贝叶斯方法具有更为灵活的框架和较好的预测能力。

简介：摘要：利用2008--2011年的省际面板数据并充分收集和整理先验信息，运用贝叶斯面板模型分析和研究了扩展的C-D生产函数，有效地处理了短期时序造成的小样本问题以及误差项之间的相关性问题，实现参数的适时修正和更新。研究发现：目前中国物质资本份额的后验均值为55％，明显低于中国学者估计的60％；人力资本所占份额仅为5％～6％，其对经济增长的拉动作用没有得到充分的发挥，中国应增大人力资本投入；固定资产投资比例人均产出弹性的后验均值为1．37；地理位置等个体差异依旧是造成中国发展不平衡问题逐年扩大的重要原因。

简介：贝叶斯决策是决策者经常使用的一种决策方法，具有较严谨的分析思路，但本身也存在一些问题，本文其存在的两点缺陷进行了分析提出了相应的改进方法。

简介：提出基于贝叶斯思想的图模型结构检测方法：首先给出精度矩阵新的参数化方法，且通过MCMC方法给出算法设计，最后将该图模型方法应用于中国证券市场，研究在牛市和熊市下证券市场六大板块之间的条件相关性。实证结果表明：牛市和熊市下的行业板块图结构存在显著差异，熊市似乎有着更强的相关性。

简介：为了准确对肿瘤病理类型进行诊断,减轻患者因诊断造成的不便与痛楚,提出了基于变精度粗糙集理论与贝叶斯网络的肿瘤诊断方法。对930例甲状腺肿瘤病例使用变精度粗糙集与贝叶斯网络方法导出诊断规则,并与粗糙集对比后发现,基于变精度粗糙集与贝叶斯网络的诊断规则准确性高于粗糙集理论的诊断准确性。基于变精度粗糙集与贝叶斯网络的肿瘤诊断模型对提高肿瘤诊断水平具有更好的临床使用价值,为肿瘤的诊断与分类提供了一种新思路。

简介：采用贝叶斯模型平均（BayesianModelAveraging）方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明：高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。

简介：空间计量经济学发展了一系列空间面板计量模型，但如何根据实际问题选用最佳模型，尚无统一筛选框架。既有文献中针对模型选择的检验大都依赖大样本条件，但现实并非总能满足。将模型贝叶斯遴选框架拓展到空间面板模型情形，并以此对中国电信服务外溢性计量模型进行分析。此筛选框架的突出优势在于能整合处理空间面板计量模型簇中的嵌套情形与非嵌套情形，指标可直接计算，不需借助模拟，且结果具有稳健性。实证结果表明：整合了技术发展和经济结构关联的空间误差自回归面板模型适于中国电信服务外溢性的研究。

简介：忽略经济增长模型的合适性及时变特征可能导致中国经济增长方式测度严重背离现实。根据Solow与Lucas的两类经济增长模型,序贯性构建了6个时变参数经济增长函数。通过贝叶斯推断与MCMC抽样获得刻画经济增长方式转变的时变特征,应用模型选择与比较得到相应结论：规模报酬时变的人力资本外部性模型要优于其它5个模型,人力资本要素对经济增长具有溢出效应,提高了经济增长的内源性效率;物质资本弹性、人力资本弹性及溢出效应具有较强上升趋势,对中国经济可持续性发展发挥良好支撑作用;尚未达到递增阶段的规模报酬以及收敛性波动的全要素生产率（TFP）增长率都需审慎解决。

简介：回归方程的一个重要作用在于根据自变量的已知值来推算因变量的估计值。回归方程的代表性如何一般是根据估计标准误差Ｓｙ来检验的。估计标准误差的计算方法有两种：一种是根据估计标准误差的定义来计算的，即：Ｓｙ＝∑（ｙ－＾ｙ）２ｎ－２①，另一种是根据总变差的分解...

简介：在证券投资分析决策中，稳固基础理论的基本原则是以股票的内在价值作为判断标准，当股票的市场价格低于其内在价值时，即为买入信号，而当股票的市场价格高于其内在价值时，则为卖出信号。按照这个原则，只要估计出一种股票当前的内在价值，投资决策就是十分简单的事情。...

简介：流程性材料最大的特点是其变异性小。对于这类总体,现有的标准差估计方法由于既包含组间差异,又包含组内差异,常常会夸大其估计误差。针对此,首先通过抽样设计,得到具有分层抽样特点的样本;然后借鉴单值—移动极差控制图中标准差的估计方法,构造了这类总体的标准差估计量。这样构造的标准差估计量,由于其估计误差中仅包含组内方差平均水平,从而更符合该类总体变异性小的特点。实际应用表明,该标准差估计量能显著降低估计误差。

简介：

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：

简介：利用两种方法估计中国GDP的潜在增长率,用传统方法估计了中国经济的潜在增长率,这个增长率在9.1%-9.5%之间,但是这个潜在增长率在近年来低于实际增长率。在资本驱动的假设下,用中国的经济数据建立了相应的模型,对模型的各个参数进行了确定与检验,用估计方程计算出了在资本驱动假设下的潜在增长率,发现中国近年来的潜在增长率高于实际增长率,对之的解释是由于过多的投资所致。

简介：现代金融经济学中连续时间模型能够更方便地描述重要经济变量的动态过程如股价、汇率和利率等。为连续时间模型提出了一种高频数据驱动的二阶段估计方法,增强了连续时间扩展模型的弹性和可操作性。以Vasicek模型为例给出了该方法的应用实例,首先在第一阶段使用实现波动率方法估计出模型的扩散项参数,然后使用实际数据的稳态分布的前向方程估计漂移项参数。此方法对模型初始设定和优化算法依赖程度低,结果较为稳定可靠。

简介：人口投资是人口经济学的一个重要专题。本文依据人口投资理论,在定义了人口投资之后利用作者设计的方法对河北省近年来的人口投资进行核算与估计。

简介：以提高估计量的精度为目的,定义了一种新的多个辅助变量的回归估计法,从理论上研究了该方法下权的选取方法,并将该方法下的估计量与Raj多辅助变量回归估计量、Ghosh多元线性回归估计量在精度上进行了数值比较,结果表明：这种新的多辅助变量的回归估计法在精度上优于Raj多辅助变量回归估计和Ghosh多元线性回归估计。

简介：在传统适应性整群抽样的基础上,提出PPS适应性整群抽样,即采用PPS方法获取初次样本单元,然后对初次样本单元进行样本外推得到聚集网和最终样本。首先给出PPS适应性整群抽样设计,然后对该抽样机制下总体单元入样概率进行推导,构造得到了修正的HT统计量,并通过模拟研究揭示了估计量的良好性质。

简介：通过平移计分置信区间中心点,修正和改善其覆盖概率的统计性能,获取抽样总体比例估计的置信区间。对于放回抽样以及总体容量N较大的不放回抽样,平移系数建议都取0.02z4;对于较小N∈[50,1000]的不放回抽样,平移系数建议取0.024z4。基于置信区间,给出了相应的明显优于传统的样本量公式。