基于MCMC的协整分析研究及其应用

基于MCMC的协整分析研究及其应用刘洋【摘要】：随着时间序列相关技术日益广泛的应用,协整分析作为处理非平稳时间序列的一种技术逐渐受到人们的重视,引发了深刻的理论研究,展现出了广阔的应用前景。协整向量的估计以及协整的检验是进行协整分析的关键。目前常用的协整向量估计方法有最小二乘估计和极大似然估计,常用的协整检验方法有EG两步法、Johansen方法等。这些方法都必须以大量的观测数据作为基础。本文在观测数据量为小样本的请况下,提出基于MCMC模拟的协整分析方法,该方法在参数估计时可以充分利用样本先验信息,在协整检验时可以模拟出所需的统计量,为协整分析提供了较大的灵活性。本文主要从以下几个方面进行研究:(1)讨论了时间序列协整的一般概念和目前常用的研究方法,包括单位根过程、有单位根的向量自回归、协整与误差校正模型、协整向量的估计与检验、协整向量已知时协整的检验等。(2)考虑到求解基于丁ohansen协整检验中所需的特征根的情况比较复杂,本文选择了基于MCMC抽样的Bayes方法来估计模型的特征根,然后分别用基于Johansen协整检验的迹检验和最大特征根检验进行协整关系的存在性检验。该检验结果与最后求出的在协整向量已知时的检验结果一致,表明了此方法是可靠且有效的。(3)针对线性协整方程,通过假设模型的随机项为正态分布,我们可以得到协整向量的后验分布,从而可以采用基于MCMC抽样的方法进行协整向量的估计。由于在MCMC抽样中使用了样本信息,使得估计的结果较OLS估计结果更加可靠有效。在进行协整向量已知时的协整检验时,采用基于MCMC抽样的Bayes估计。通过R软件的R2WinBUGS程序包调用WinBUGS,我们成功模拟出检验统计量的临界值。(4)最后本文通过建立协整预测模型,以MCMC模拟为基础,研究了中国货币需求形势,实际结果表明基于MCMC的协整预测模型有良好的预测效果。【英文篇名】基于MCMC稳态模拟的指数回归模型及其应用ExponentialRegressionModelBasedonMCMCMethodandItsApplication【下载频次】★★★★★【作者】林静;韩玉启;朱慧明;【英文作者】LINJing~1;HANYu-qi~1;ZHUHui-ming~(1;2)(1.SchoolofEconomics&Management;NanjingUniversityofScience&Technology;Nanjing210094;2.DepartmentofStatistics;HunanUniversity;Changsha410079;China);【作者单位】南京理工大学经济管理学院;南京理工大学经济管理学院江苏南京;江苏南京;湖南大学统计学系;湖南长沙;【文献出处】运筹与管理,OperationsResearchandManagementScience,编辑部邮箱2005年04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览ASPT来源刊CJFD收录刊【中文关键词】数理统计学;系统可靠性;贝叶斯分析;指数分布;MCMC模拟;Gibbs抽样;【英文关键词】mathematicalstatistics;systemreliability;Bayesiananalysis;exponentialdistribution;MCMCsimulation;Gibbssampling;【摘要】讨论了加速失效模型族中最简单而又十分重要的指数回归模型,利用贝叶斯方法提高了该模型的有效性。为了较好的解决高维数值积分在实际应用中的难题,提出了对寿命服从指数分布的产品,运用基于Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)方法动态模拟出参数后验分布的马尔科夫链,在回归参数的先验分布为多元正态分布时,给出随机截尾条件下,回归参数在指数回归模型中的贝叶斯估计,提高了计算的精度。借助数据仿真分析说明了利用WinBUGS(BayesianinferenceUsingGibbsSampling)软件包进行建模分析的过程,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。基于MCMC的贝叶斯生存分析理论及其在可靠性评估中的应用【英文题名】BayesianSurvivalAnalysisBasedonMCMCMethodandItsApplicationsinReliability【作者】林静;【导师】韩玉启;【学位授予单位】南京理工大学;【学科专业名称】管理科学与工程【学位年度】2008【论文级别】博士【网络出版投稿人】南京理工大学【网络出版投稿时间】2008-10-17【关键词】可靠性;贝叶斯统计;生存分析;马尔可夫链蒙特卡罗;Gibbs抽样;寿命数据;【英文关键词】reliability;Bayesianstatistics;survivalanalysis;markovchainmontecarlo(MCMC);Gibbssampling;lifetimedata;【中文摘要】质量是21世纪的主题,可靠性作为质量保证的关键环节之一,其重要性不言而喻。“集成产品与过程开发(IPPD)”的推广、6σ的实施、“无维修使用期(MFOP)”概念的兴起,无不使新世纪的可靠性问题面临了新的挑战;产品复杂程度的不断增长、运行环境的日益严酷、研制周期的大大缩短、降低研发成本的迫切需求,均对可靠性统计技术提出了更高的要求。本文在上述背景下展开研究,主要尝试利用MCMC稳态模拟方法、结合贝叶斯理论与生存分析理论等相关思想,对可靠性试验中的寿命数据进行评估。首先,论文针对基于MCMC稳态模拟的贝叶斯生存分析方法的理论研究目前还处于不断完善的阶段、实际应用的研究多数集中在生物统计及临床试验方面的现状,系统地对先验确定、后验抽样、马尔可夫链收敛性诊断、MC误、以及模型比较等相关理论进行梳理,提出了利用MCMC方法进行贝叶斯可靠性建模分析的主要逻辑流程。其次,针对可靠性寿命数据的研究目前多是单独立于贝叶斯立场、或单独立于生存分析的立场,论文按照迄今贝叶斯生存分析理论发展初期形成的理论系统,分别针对典型的参数、半参数、几类非典型贝叶斯生存模型、以及基于脆弱性的贝叶斯生存模型,较系统地利用MCM...【英文摘要】Qualityisthetopicofthedayinthe21stcentury.Asoneofthepivotaltachesforqualityassurance,reliabilityconsiderationsareplayingaparticularlyimportantrole.WiththeexecutionofIntegratedProductandProcessDesign(IPPD),6σmethodandMaintenanceFreeOperatingPeriod(MFOP),reliabilityconsiderationstodayarefacinggreaterchallengesthanever.Itraisesahigherrequirementforreliabilityestimationmethodssimultaneitybecauseofincreasedproductcomplexity,increasinglyi...【DOI】CNKI:CDMD:1.2008.158602【更新日期】2008-12-17【相同导师文献】导师：韩玉启导师单位：南京理工大学学位授予单位：南京理工大学【英文篇名】基于MCMC的金融市场风险VaR的估计EstimationofValue-at-RiskUsingMCMC【下载频次】★★★★★【作者】王春峰;万海辉;李刚;【英文作者】WANGChun-feng;WANHai-hui;LIGangCenterofFinanceEngineering;SchoolofManagement;TianjinUniversity;Tianjin300072;China;【作者单位】天津大学管理学院;天津大学金融工程中心;【文献出处】管理科学学报,JOURNALOFMANEGEMENTSCIENCESINCHINA,编辑部邮箱2000年02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览ASPT来源刊CJFD收录刊【中文关键词】VaR;蒙特卡洛模拟;马尔可夫链蒙特卡洛模拟;【英文关键词】VaR;MonteCarlosimulation;MarkovchainMonteCarlosimulation;【摘要】针对现有VaR计算中主流方法的缺陷,创新性地提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)模拟的VaR计算方法,以克服传统MonteCarlo模拟的高维、静态性缺陷,提高估算精度.通过对美元国债的实证分析和计算,验证了MCMC方法的优越性.MCMC理论及其在金融资产定价中的应用【作者】钱春沁;【导师】冯俊文;【学位授予单位】南京理工大学;【学科专业名称】产业经济学【学位年度】2003【论文级别】硕士【网络出版投稿人】南京理工大学【网络出版投稿时间】2004-09-09【关键词】MCMC;金融工程;SV模型;期限结构模型;期权定价模型;【英文关键词】MCMC;financialengineering;SVmodel;termstructuremodel;optionpricingmodel;【中文摘要】金融资产定价模型多为数理表达式，模型中存在着各式各样的参数，金融理论的研究者们为了使模型对市场的检验描述更为准确，提出了众多的检验方法，来估计存在于模型中的参数。随着科技的进步，计算机技术为金融资产定价模型的更精确检验提供了技术条件。计算机技术、数学工具和金融理论的结合导致了金融工程的诞生。本文遵循金融工程的思想，利用马尔可夫链蒙特卡罗模拟对部分连续时间金融资产定价模型做了参数估计的必要步骤的论述。同时，利用深圳股票交易所的成份指数的数据对SV模型中的参数作了估计，尽管从图形上看，还是存在一定的误差，但估计的结果还是比较精确的。基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用作者：李卫国熊炳忠所在机构：北京航空航天大学数字系“数学、信息与行为”教育部重点实验室北京100083嘉兴学院数学与信息工程学院浙江嘉兴314000摘要：提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。基于MCMC稳态模拟的Weibull回归模型及其可靠性应用作者：林静韩玉启朱慧明陈杰所在机构：南京理工大学经济管理学院江苏南京210094湖南大学统计学系湖南长沙410079摘要：讨论了贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull回归模型，提出针对寿命服从weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在失效率的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下参数在Weibuil回归模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用BUGS软件包进行建模分析的过程，证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。结构转换GARCH模型的贝叶斯分析及其应用研究【中文摘要】波动性是金融时间序列的重要特征,它不仅与市场的不确定性和风险直接相关,是体现金融市场质量和效率的有效指标,同时也是证券组合理论、资产定价模型、套利定价模型及期权定价公式的核心变量。因此,如何有效地刻画金融时间序列波动的动态行为一直是金融计量学研究的热点问题。在众多的波动率模型中,ARCH类模型尤其是GARCH模型因其能很好地刻画金融资产序列所呈现的高峰厚尾、波动聚集等统计特征而得到广泛应用。然而,无论是GARCH还是其他ARCH类模型都没