国家自然科学基金(11171117)
- 作品数：12 被引量：23H指数：3
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- 基于AR和TAR模型的变点问题分析
- 2011年
- 在正态分布下,Perreault等刻画了水文时间序列4种情形的变点问题,但没有利用到具体的模型.本文设定自回归(AR)和门限自回归(TAR)模型对应均值的变化,利用贝叶斯推断法,完成这4种情形下变点问题的分析.模拟实验的结果比较理想.
- 夏强梁茹冰刘金山
- 关键词：贝叶斯推断AR模型
- 基于贝叶斯方法的高维因子模型在中国股市的应用被引量：1
- 2016年
- 基于高维时间序列因子模型,分析了2008年金融危机前后中国股市的波动状况。利用高维因子模型分析的一种新方法,发现金融危机前的因子个数为4个,危机后因子个数为2个。通过对内在消极因子建立随机波动率模型,发现相对于金融危机后,危机前因子的波动性大而且具有很强的依赖性。对上证综合指数和主因子建立模型,发现两者具有很强的线性相关性,说明中国股市具有显著的因子效应。
- 廖春芳刘金山
- 关键词：金融危机中国股市随机波动率
- 非局部总体变分正则化的多帧图像盲反卷积算法
- 2014年
- 针对没有完整先验知识的降质图像的多帧图像恢复问题,利用非局部总体变分正则化方法,提出了多帧图像盲反卷积问题求解的有效数值算法。该算法既能保持重建图像的边缘与纹理结构又能抑制相关噪声,而且能同时重建原始图像和相关的点扩展函数PSF。实验结果表明提出的方法具有明显的优越性。
- 聂笃宪
- 关键词：盲反卷积非局部正则化
- 基于MCMC算法的人民币汇率市场的分析——双门限非对称GARCH模型的应用被引量：9
- 2012年
- 本文旨在考察,汇改后美元/人民币汇率前期收益的影响下,人民币汇率市场上非美元/人民币汇率收益均值和波动不对称的程度。为了捕捉非美元汇率收益的均值和波动不对称的特点,我们设定双门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应(即加入非美元收益利空或利好消息的影响),利用基于MCMC算法的贝叶斯推断来完成。应用中我们选取了美元(欧元、日元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现了门限非线性的结果,表明在美元和非美元汇率本身双重变化的影响下,非美元汇率收益的均值和波动同时表现出非对称的特点。并且在美元收益利好消息的影响下,美元汇率对非美元汇率的溢出效应明显增强,非美元表现出低均值回归的特点。
- 夏强刘金山
- 关键词：人民币汇率贝叶斯估计
- 贝叶斯随机搜索的多变点模型分析被引量：1
- 2017年
- 在多变点模型中借助拉丁变量来计算贝叶斯随机搜索模型,把模型选择问题转化为对拉丁变量后验分布的分析。由于对拉丁变量分量的条件后验分布逐一分析较难实现,文章从拉丁变量整体进行分析,用可逆跳算法可以实现从模型的计算,连续用三个不同的MH算法对拉丁变量的后验分布进行抽样。并对英国司机死亡或者重伤的月度数据集分析,在MAP算法模式下找到了三个变点。
- 乔杉谢胜蓝刘金山
- 关键词：随机搜索贝叶斯方法
- 广义矩阵分布下多元回归模型的贝叶斯推断被引量：1
- 2013年
- 考虑具有奇异矩阵椭球等高分布误差的多元线性回归模型的贝叶斯统计推断,在非信息先验下得到了系数矩阵关于Hausdorff测度的后验边缘分布和未来观察值的预测分布,并得到了一类特殊奇异矩阵椭球等高分布下误差协方差矩阵的后验边缘分布.对于具有奇异矩阵正态分布误差的多元线性回归模型,在广义正态-逆Wishart共轭先验下得到了类似的后验边缘分布和预测分布结果.在上述两种先验分布下,回归系数矩阵的后验边缘分布和预测分布是双奇异矩阵t分布,这种分布具有关于Hausdorff测度的精确密度.结果表明,在非信息先验下,回归系数矩阵的后验边缘分布和未来观察值的预测分布在奇异矩阵椭球等高分布类中具有稳健性.
- 刘金山夏强黄香
- 关键词：贝叶斯推断HAUSDORFF测度
- 区域城镇居民收入与支出模型的贝叶斯分析
- 2015年
- 文章建立了关于中国东部,中部和西部地区城镇居民平均每人季度可支配收入与人均消费支出的固定效应面板数据模型,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法的贝叶斯分析方法进行统计推断,分析收入对消费的影响,得到各区域城镇居民平均每人季可支配收入对家庭平均每人消费支出的贡献率。
- 曹静廖春芳曾婉红
- 关键词：贝叶斯分析MCMC方法
- 基于贝叶斯分层混合模型的大脑FMRI图像分割被引量：5
- 2015年
- 功能性磁共振成像(FMRI)是通过探索神经元活动的生物特性来揭示大脑功能的空间和时间信息的神经影像技术,自问世以来迅速应用于医学和脑神经科学的研究。本文针对目前大脑FMRI图像分割方法必须事先给定分割数目的问题,将完备数据似然方法、分层先验和可识别先验引入混合模型,建立一种对先验弱依赖的贝叶斯分层混合模型,采用可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗算法对模型参数进行估计,实现在可变维参数空间的跳跃式抽样。对人类大脑FMRI图像的实例分析中,抽样得到的组织成分数与图像强度特征相一致,抽样分割结果图与原始图像相吻合。数据分析结果说明,贝叶斯分层混合模型方法能较好地体现FMRI图像的实际特征。
- 刘金山陈镇坤黄来华
- 基于MCMC的贝叶斯时间序列CPI预测模型被引量：3
- 2015年
- 文章首先对时间序列自回归(AR)模型进行贝叶斯分析,并基于居民消费价格指数(CPI)建立贝叶斯时间序列预测模型。接着,构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算对模型进行仿真分析,对ARI模型和BARI模型的预测准确性进行比较。探讨了一种基于专家先验信息下对CPI预测结果的进一步贝叶斯推断方法。
- 陈镇坤刘金山
- 关键词：GIBBS抽样贝叶斯推断
- 急性髓细胞白血病基因筛选模型的贝叶斯分析被引量：1
- 2019年
- 基因表达数据蕴含着大量的生物信息,在生物基因信息研究中,筛选表达水平发生显著变化的差异基因是认识疾病形成机理和辅助靶点药物研究的关键问题.根据急性髓细胞白血病(AML)的基因表达数据,构造基因均值差序列,建立贝叶斯分层混合模型,并为模型的参数赋予具有基因生物特征的先验信息.采用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法对模型参数进行估计,并筛选出急性髓细胞白血病差异表达基因.在实际数据分析中,从美国生物信息中心(NCBI)的高通量基因表达数据库中获取急性髓细胞白血病基因数据集,从经过非特异滤波预处理的14688个急性髓细胞白血病基因中筛选出711个差异表达基因,差异表达基因数仅占急性髓细胞白血病基因总数的4.84%,这一结果与基因差异表达的生物学原理相吻合.
- 肖颖刘金山
- 关键词：急性髓细胞白血病基因表达
