中国股票市场的收益分布及其SPA检验

以上证综指和代表性波动周期为例,采用样本外的滚动时间窗预测法,计算了不同收益分布假设下的波动率模型对指数波动率的预测值,并进一步运用基于自举法的SPA检验,评估了各种分布假设对上证综指波动的预测精度.实证结果显示:就中国股市而言,有偏分布能够提供最优的波动率预测精度;在某些损失函数标准下,广义误差分布也具有较好的预测表现.     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

基于厚尾分布的非寿险准备金评估模型

未决赔款准备金评估是财产保险公司偿付能力管理的核心工作,通常使用的评估方法是广义线性模型.当增量赔款数据存在尖峰厚尾特征时,广义线性模型的传统分布假设可能与实际数据不相符合.此外,保险公司的多条业务线之间往往存在一定的相依关系,这就要求对总准备金的评估结果进行相应调整.本文使用三种新的厚尾分布(即幂Frechet分布、广义对数Moyal分布和全尾伽马分布)代替传统模型中使用的伽马分布、对数正态分布和GB2分布假设,考察它们在未决赔款准备金评估中的应用效果,并应用Copula函数描述了不同业务线之间的相依关系.借助参数化bootsrap和蒙特卡罗随机模拟方法,给出了准备金的预测分布和风险度量值.基于一组实际数据的研究结果表明,厚尾分布对于改善未决赔款准备金的预测效果具有很高的应用价值,而相依性的调整也使得准备金的预测结果更加合理.     

离散时间分布参数系统的模型逼近预测控制

提出了离散时间分布参数系统的一种预测控制方法。该方法采用广义正交多项式对分布参数系统的模型进行逼近,将离散时间分布参数系统的预测控制问题转化为集中参数系统的预测控制问题,运用模型算法控制方法对集中参数系统进行预测控制,求出控制律,经反演变换得出分布参数系统的预测控制。给出了该方法的具体步骤,仿真示例表明了方法的有效性。     

基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模

在客户流失预测问题中, 客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的“两步式”客户流失 预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的“一步式”客户流失预测集成研究框架.该框架一方面 将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的“一步式”集成模型. 实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.     

高阶马尔可夫链平稳分布的存在唯一性

探讨了高阶马尔可夫链模型中周期对极限分布的影响, 分析了高阶模型中多步转移概率矩阵的连通性与链的平稳分布的关系, 证明了高阶马尔可夫链平稳分布的存在性与唯一性条件, 完善了高阶马尔可夫链的参数估计理论. 然后应用高阶马尔可夫链模型对我国股票指数进行建模分析, 参数估计表明我国股价存在相邻相依度, 并对预测结果与传统模型进行了比较.     

基于微观仿真的快速路短时交通流预测研究

随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低.为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微硬仿真技术为基础的短时交通流预测的方法.该方法以实时的快速路交通流数据为基础,应用M3分布模型对车辆进行初始分布,基于约束卡尔曼滤波进行OD矩阵估计,利用微观交通仿真的方法对快速路的未来交通流进行预测.经过实测数据验证,算法能对交通参教给出较好的预测结果.     

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.     

创新的动态人口死亡率预测及其应用

本文结合Bootstrap方法与Lee-Carter模型对我国人口死亡率进行拟合与预测,较好地解决了传统模型的不足.首先利用最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然法三种参数估计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计.然后通过对残差的分布性质进行分析发现加权最小二乘法有较好的拟合效果.再考虑到传统的Lee-Carter模型在预测未来死亡率区间时仅考虑了时间参数的变动区间,因此利用残差Bootstrap方法估计了所有参数的置信区间,并对模型参数的稳健性进行检验.最后在充分考虑所有参数变动性的基础上,给出了死亡率预测均值及死亡率预测值的置信区间,结果表明,所计算的死亡率预测值的置信区间具有更好的预测效果.     

基于MRS-EGARCH模型的沪深300指数波动预测

提出了一种新的马尔可夫机制转换EGARCH模型,假定收益残差序列可以服从高斯分布、t-分布或广义误差分布,并允许非高斯分布中自由度与所处机制有关,以刻画可能存在的时变峰度及厚尾特征.以沪深300指数为例进行实证研究,发现新模型能区分隐藏在指数收益序列中的不同机制.预测成功率指标表明设定收益残差服从厚尾分布的MRS-EGARCH比单机制EGARCH具有更好的波动率预测性能.     

基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

A comparison of official population projections with Bayesian time series forecasts for England and Wales

We compare official population projections with Bayesian time series forecasts for England and Wales. The Bayesian approach allows the integration of uncertainty in the data, models and model parameters in a coherent and consistent manner. Bayesian methodology for time-series forecasting is introduced, including autoregressive (AR) and stochastic volatility (SV) models. These models are then fitted to a historical time series of data from 1841 to 2007 and used to predict future population totals to 2033. These results are compared to the most recent projections produced by the Office for National Statistics. Sensitivity analyses are then performed to test the effect of changes in the prior uncertainty for a single parameter. Finally, in-sample forecasts are compared with actual population and previous official projections. The article ends with some conclusions and recommendations for future work.     

小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法

针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks, DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。     

用于战术意图识别的动态序列贝叶斯网络

针对意图规划过程的层次性和序列性,提出了序列贝叶斯网络(series Bayesian network, SBN)模型,并将动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)模型和SBN模型结合起来,构建了动态SBN(dynamic SBN, DSBN)模型进行规划识别,模型的DBN部分用于由特征序列推理元意图,SBN部分用于由序列意图逐层推理父意图。推导了模型的算法,分析了模型在规划识别问题中的表达和推理能力。实验表明,DSBN模型能够有效根据特征序列识别战术意图。     

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

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Gibbs抽样的厚尾SV模型贝叶斯分析及其应用

我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象。首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模型进行优劣比较。研究结果表明:在模拟我国股市的波动性的方面,SV-T模型比SV-N模型更优,更能反应我国股市的尖峰后尾的特性,并且证明了我国股市具有很强的波动持续性。     

Research on the self-defence electronic jamming decision-makingbased on the discrete dynamic Bayesian network

The manner and conditions of running the decision-making system with self-defense electronic jamming are given. After proposing the scenario of applying discrete dynamic Bayesian network to the decision making with self-defense electronic jamming, a decision-making model with self-defense electronic jamming based on the discrete dynamic Bayesian network is established. Then jamming decision inferences by the aid of the algorithm of discrete dynamic Bayesian network are carried on. The simulating result shows that this method is able to synthesize different targets which are not predominant. In this way, various features at the same time, as well as the same feature appearing at different time complement mutually; in addition, the accuracy and reliability of electronic jamming decision making are enhanced significantly.     

Research on the self-defence electronic jamming decision-making based on the discrete dynamic Bayesian network

The manner and conditions of running the decision-making system with self-defense electronic jamming are given.After proposing the scenario of applying discrete dynamic Bayesian network to the decision making with self-defense electronic jamming,a decision-making model with self-defense electronic jamming based on the discrete dynamic Bayesian network is established.Then jamming decision inferences by the aid of the algorithm of discrete dynamic Bayesian network are carried on.The simulating result shows that this method is able to synthesize different targets which are not predominant.In this way,various features at the same time,as well as the same feature appearing at different time complement mutually;in addition,the accuracy and reliability of electronic jamming decision making are enhanced significantly.     

面向小批量生产过程的贝叶斯控制图经济设计

在已有静态控制图的基础上,通过贝叶斯方法利用样本信息对过程信息进行更新.借助贝叶斯理论和马尔科夫链构造了生产过程的贝叶斯状态转移矩阵及检测概率模型,考虑了扰动发生的时间对成本函数的影响,将过程信息的更新与检测概率模型相结合,构造了抽样间隔、样本量和控制限随过程信息时变的动态控制图.运用直接搜索算法搜索最优解,结果表明过程信息的更新对决策效果有着显著的影响,使用动态控制图的单件产品期望成本要小于静态控制图的单件成本.