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虞克明

作品数:27 被引量:102H指数:6
供职机构:布鲁内尔大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域:经济管理理学社会学一般工业技术更多>>

文献类型

  • 27篇中文期刊文章

领域

  • 16篇经济管理
  • 13篇理学
  • 2篇社会学
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇文化科学

主题

  • 12篇贝叶斯
  • 7篇贝叶斯方法
  • 6篇分位数
  • 5篇贝叶斯分析
  • 4篇众数
  • 4篇分位数回归
  • 3篇时间序列
  • 3篇时间序列分析
  • 3篇金融
  • 3篇仿真
  • 3篇贝叶斯推断
  • 3篇GIBBS抽...
  • 2篇信用
  • 2篇银行
  • 2篇银行业
  • 2篇收入分配
  • 2篇滤波
  • 2篇基尼系数
  • 2篇厚尾
  • 2篇非对称LAP...

机构

  • 14篇湖南大学
  • 10篇布鲁内尔大学
  • 8篇石河子大学
  • 7篇布鲁奈尔大学
  • 6篇西安交通大学
  • 2篇安庆师范学院
  • 2篇合肥工业大学
  • 1篇中央民族大学

作者

  • 27篇虞克明
  • 14篇朱慧明
  • 9篇李素芳
  • 7篇田茂茜
  • 6篇郝立亚
  • 5篇曾惠芳
  • 2篇黄超
  • 2篇蒋翠侠
  • 2篇曾昭法
  • 2篇许启发
  • 2篇林静
  • 1篇刘再华
  • 1篇王静龙
  • 1篇王菲
  • 1篇赵锐
  • 1篇谭斌
  • 1篇万亮
  • 1篇李峰
  • 1篇杨锦明
  • 1篇管皓云

传媒

  • 5篇湖南大学学报...
  • 3篇中国管理科学
  • 2篇统计与决策
  • 2篇统计与信息论...
  • 2篇统计研究
  • 2篇数理统计与管...
  • 1篇系统工程学报
  • 1篇数量经济技术...
  • 1篇合肥工业大学...
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇管理科学学报
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇高校应用数学...
  • 1篇阜阳师范学院...
  • 1篇山西财经大学...
  • 1篇运筹与管理
  • 1篇西部论坛

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 4篇2013
  • 1篇2012
  • 5篇2011
  • 5篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇1995
  • 1篇1994
27 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
中国城镇居民人力资本收益率性别差异分析--基于贝叶斯分位数回归被引量:10
2013年
运用基于MCMC算法的贝叶斯分位数回归方法,对中国城镇居民教育收益率以及4年、30年经验收益率的性别差异进行了分析。结果表明,在任何分位点上,女性教育收益率均高于男性2个百分点左右;女性工资收入与经验年限除在0.1分位点处呈正U形关系外,在其他分位点处均呈现与男性相同的倒U形关系;女性4年、30年经验收益率和男性30年经验收益率都呈现出"马太效应"。因此,要缩小男女收入差距,必须加大对女性的教育投资,延长女性工资收入增长的持续时间,并引导低收入年轻女性对工作经验的有效积累。
田茂茜虞克明
关键词:贝叶斯推断分位数回归教育收益率性别差异
基于Gibbs抽样的贝叶斯超高频金融数据协整关系研究
2010年
针对传统协整检验不能适用于具有随机性特征的超高频金融数据的问题,构建贝叶斯超高频金融数据协整模型,结合参数的后验条件分布设计Gibbs抽样方案,提出基于超高频金融数据的贝叶斯协整检验方法,并利用中国股市超高频金融数据进行实证分析。研究结果表明:贝叶斯方法把参数看作随机变量的思想适合超高频数据随机性的特点,贝叶斯超高频数据协整方法能够不断更新参数信息,避免了OLS估计的有偏性问题,可以得到更符合实际的结论。
李素芳朱慧明虞克明郝立亚
关键词:超高频数据贝叶斯分析GIBBS抽样
选择题的概率分析
1995年
本文针对目前考试中广泛采用的选择题的主要类型及评分标准,用概率方法分析随机猜测对考试结果的影响,并为出试题人员制定合理的评分标准提供科学依据。
章家顺虞克明
关键词:选择题标准化考试考试
基于多阶段抽样的贝叶斯序贯过程质量监控分析被引量:4
2010年
文章针对参数随机化情况下的质量控制问题,提出了新的过程质量方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了Jeffreys先验分布下参数的后验分布和贝叶斯估计,据此构造了具有预警线的过程样本均值-标准差监控图,以及贝叶斯过程能力指数评价模型;然后,将过程状态稳定的模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,进行样本数据信息融合、模型迭代更新,建立了基于共轭先验分布的贝叶斯序贯均值–标准差监控和贝叶斯动态过程能力指数估计模型。研究结果表明:与现有的统计过程质量控制方法比较,贝叶斯序贯过程质量监控方法能够融合产品质量指标的历史信息,及时更新过程控制限,动态监控过程质量波动。
朱慧明李素芳虞克明
关键词:贝叶斯方法
基于Gibbs抽样的贝叶斯金融随机波动模型分析被引量:4
2008年
通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度.
朱慧明李素芳虞克明曾慧芳林静
关键词:随机波动模型时间序列分析贝叶斯方法GIBBS抽样
基于MH算法的贝叶斯分位自回归模型被引量:13
2010年
针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis-Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题.仿真分析中,参数的迭代轨迹是收敛的,说明MH抽样有效地模拟了参数的后验边缘分布;并且应用该方法估计出了不同分位数下模型参数的后验均值,标准差,MC误差和95%的置信区间.非对称和局部持续性数据的数值模拟,证实了贝叶斯分位自回归模型可以更全面有效地描述滞后变量对响应变量变化范围和条件分布形状的影响.
曾惠芳朱慧明李素芳虞克明
关键词:时间序列分析分位数AR模型贝叶斯方法
基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整检验被引量:1
2011年
针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整VAR模型,运用ACE算法进行变量变换,结合参数的完全条件分布设计G ibbs抽样方案,进行贝叶斯非线性协整检验,并利用Monte Carlo仿真研究了贝叶斯非线性协整方法的检验势,发现贝叶斯非线性协整比经典Johansen法具有更高更稳健的检验势;同时,对中国城市和农村居民消费价格指数序列进行实证分析.研究结果表明:贝叶斯非线性协整方法解决了模型中参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提高了估计的精确度和检验的准确性.
朱慧明李素芳曾惠芳虞克明
关键词:非线性非参数贝叶斯分析MONTE
新疆区域经济差异及其影响因素分析被引量:5
2012年
采用洛伦茨曲线、基尼系数、泰尔指数、非参数分析法及Shorrocks转换矩阵对1978—2009年新疆区域经济差异进行分析,结果表明新疆区域经济发展水平差异呈逐渐加大的趋势,其主要是由于新疆不同区域间发展不平衡造成的;同时,新疆区域经济发展的不平衡是在区域经济格局越来越稳定的惯性中发生的。根据对新疆区域经济差异影响因素的分析,应加大对新疆固定资产投资,并注意投资区域布局的合理化;加快新疆教育事业发展,努力实现教育与经济的协调发展;加快新疆产业结构的调整,推进产业结构的合理化和高级化。
谭斌王菲虞克明
关键词:区域经济差异洛伦茨曲线基尼系数泰尔指数矩阵
分位数向量自回归分布滞后模型及脉冲响应分析被引量:6
2018年
为研究多个时间序列条件分位数之间的关联关系,将向量自回归分布滞后模型扩展到分位数体系下,提出了分位数向量自回归分布滞后模型:QVARDL(p, q),给出其数学表示、参数估计、滞后阶数选择、脉冲响应分析等一整套建模方法.选取世界范围内主要国家(地区)资本市场作为研究对象,将建立的模型与方法应用于解释美国次贷危机的影响,结果表明:美国次贷危机在世界范围内产生了深远影响,但对不同国家(地区)的资本市场在影响程度、影响方式、响应时期等方面有着不同的表现.这一发现,有助于理解美国次贷危机的传播规律.
许启发刘曦蒋翠侠虞克明
关键词:自回归分布滞后金融风险
银行业如何影响房地产业?Copula分位数回归及预测方法被引量:9
2015年
众所周知,房地产业与银行业是高度相关的,如何确定银行业股票收益率对房地产业股票收益率的影响以及如何根据银行业股票收益率预测房地产业股票收益率的波动是非常重要的问题。本文首先使用Copula分位数回归建立了银行业股票收益率对房地产业股票收益率的回归模型,并且给出了Copula分位数回归基础上的CopuIa选择新标准,即分位数损失函数距离意义下的Copula函数选择准则,依据该准则我们选取Clayton Copula分位数回归模型刻画了低迷时期银行业股票收益率如何影响房地产业股票收益率。
田茂茜虞克明
关键词:COPULA非对称LAPLACE分布分位数回归
共3页<123>
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