IIRCT下负二项分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下负二项分布的完全数据似然函数.给出了变点位置和其他参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.详细介绍了MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

左截断右删失数据下二项分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到了左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出了变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.详细介绍了MCMC方法的实施步骤.得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计

利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布多变点模型的参数估计问题.通过添加缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的完全数据似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.     

左截断右删失数据下泊松分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到左截断右删失数据下泊松分布的完全数据似然函数.给出变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,介绍MCMC方法的实施步骤.把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计.随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

IIRCT下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

IRCT下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息的随机截尾试验下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变 点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参 数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶 斯估计的精度都较高.     

带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布尺度参数的点估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下伽玛分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法对尺度参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验,结果表明尺度参数点估计的精度比较高.     

左截断右删失数据下指数分布参数多变点的贝叶斯估计

主要利用MCMC方法研究了左截断右删失数据下指数分布多变点模型的参数估计问题.通过筛选法和逆变换法得到了指数分布的完全数据,在获得各参数的满条件分布后,利用MCMC方法得到了Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高.     

IIRCT下瑞利分布参数多变点的贝叶斯估计

利用MCMC方法研究了带有不完全信息随机截尾试验下瑞利分布多变点模型的参数估计问题.通过扩充缺损的寿命变量数据得到了瑞利分布的似然函数,对各参数的满条件分布进行了随机抽样.随机模拟证实了各参数估计的精度都较高.     

左截断右删失数据下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加数据得到左截断右删失数据下对数正态分布的完全数据似然函数,研究了变点位置和其它参数的满条件分布.再利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,进行随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

IIRCT下二项分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命变量数据得到了IIRCT下二项分布的完全数据似然函数,给出了变点位置和其它参数的满条件分布。利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行了抽样。详细介绍了MCMC方法的实施步骤。得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计。随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。     

IIRCT下泊松分布参数单变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了带有不完全信息随机截尾试验下泊松分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行了估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明参数贝叶斯估计的精度较高.     

左截断右删失数据下伽玛分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下伽玛分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,随机模拟试验的结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高.     

左截断右删失数据下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。     

左截断右删失数据下几何分布参数多变点的贝叶斯估计

首先通过添加数据得到了左截断右删失数据下几何分布的完全数据似然函数,然后研究了变点位置和其它参数的满条件分布,接着利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的贝叶斯估计,最后进行了随机模拟,试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度都较高。
     

截断删失数据下泊松分布参数的点估计

利用EM算法和MCMC方法对截断删失数据下泊松分布寿命参数的点估计进行了研究.利用逆变换法和舍选法对缺损数据进行了填充,获得了产品的完全数据,得到了参数的EM迭代公式.对满条件分布进行了抽样,把Gibbs样本的算术平均值作为参数的MCMC估计.随机模拟的估计效果较好,估计值比较稳定,且精度较高.     

截断删失数据下瑞利分布多变点模型的贝叶斯估计

为研究截断删失数据下瑞利分布多变点模型的参数估计问题,利用MCMC方法,通过筛选法添加部分缺损的寿命变量数据,得到了相对简单的似然函数.在获得变点位置和其它参数的满条件分布后,利用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法对各参数的满条件分布分别进行了抽样.按照MCMC方法的实施步骤,得到了参数的Gibbs样本,把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明各参数估计的精度都较高.     

基于MCMC算法的多元线性回归变点模型的贝叶斯估计

基于MCMC算法,研究了多元线性回归系数变点模型的贝叶斯估计问题.首先由所有参数的联合后验分布得到各参数的满条件后验分布,再利用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC算法对满条件分布抽取样本,最后得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计.随机模拟结果显示用该方法估计各参数的效果较好.     

MCMC方法在估计二元随机波动率模型中的应用

金融数据的波动性一直是经济学研究的热点问题之一,随机波动率模型(SV)在波动率建模中有着重要的应用.马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法是估计参数的一种有效方法,给出估计一类二元SV模型参数的MCMC算法,并通过WinBUGS软件编程实现了该算法.文章最后给出了模型和程序的一个实际应用.     

基于金融随机波动模型的快速MCMC算法研究

为了更快更准确地使用MCMC算法估计SV模型的未知参数,结合现有的MMP算法以及有限正态混合近似算法,提出了一种快速的MCMC算法(FMCMC),通过随机模拟实验,验证表明FMCMC比其他的MCMC方法更优更快.最后选取我国沪深股市收益率数据进行了应用研究,发现了沪深300股市具有较强的波动持续性以及波动幅度较小等现象,也证实了FMCMC算法的有效性以及准确性.