非寿险精算中的贝叶斯信用模型分析

针对传统B櫣hlmann-Straub信用模型不能有效地解决缺失数据信息处理问题,本文利用贝叶斯统计方法,构造了一类新的贝叶斯信用分析模型,引入基于吉布斯抽样的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行数值计算,建立了一个索赔后验分层正态模型进行实证分析,证明模型的有效性。研究结果表明,基于MCMC的贝叶斯信用模型能够动态模拟模型参数的后验分布,提高模型估计的精度,对保险公司经验费率厘定方法的改进具有重要的现实意义。     

交互效应面板模型的EM算法和MCMC算法

交互效应面板模型是目前计量经济学前沿研究的热点,有着广阔的应用空间。但是对很多应用者而言,模型内的参数估计是一个非常棘手的问题。通常的Newton-Raphson算法在优化似然函数的过程中,常常会出现优化失败的情况。本文依据EM算法和MCMC算法理论,为应用研究者提供了一套获得参数估计值的流程。计算机上的试验证实两种估计方法都非常稳健可靠,并在很多情况下,差异不是很大。     

基于贝叶斯结构突变的随机系数动态面板模型研究

针对目前随机系数动态面板模型中存在内生变量初始值固定、个体自回归系数平稳以及不存在结构突变的种种限制,本文提出用分层贝叶斯方法首次检测和估计了含未知结构突变的随机系数动态面板模型。容许初始值与个体相关,自回归系数服从logitnormal分布保证平稳性,得到了未知结构突变和随机系数的后验密度估计。对1995年到2012年中国五省市出口总值月度数据进行实证分析,检测出四个结构突变,分析突变前后的情况表明出口总值存在三大特征：呈现稳定增长态势,但省市间差距逐渐扩大;重大的外部需求冲击对出口有显著影响;出口总值的结构突变有明显的季节特征.     

管理浮动机制下的人民币汇率行为分析——基于贝叶斯MCMC推断法与ESVDJ模型

本文提出一种汇率行为的理论模型——ESVDJ模型,并对该模型的估计设计出贝叶斯MCMC推断法。实证研究表明,在管理浮动汇率机制下,人民币汇率的日常波动持续地维持在较小范围。但如果市场供求双方发生显著的失衡,人民币汇率将产生跳跃行为,由此引发异常的汇率风险。此外,外汇市场并不显著地存在类似于权益市场的杠杆效应。本文同时对ESVDJ模型与通常的随机波动性模型SV及SVJ模型进行对比。MCMC似然比检验与密度函数非参数估计表明,后两者存在较大的设定错误。本文最后对汇率风险监管提出政策建议。     

一种基于DEA的区域物流效率评价模型及其实证研究——以湖南省14个地市州为例

对区域物流效率进行恰当评价有助于科学配置和规划物流资源。基于DEA,构造了一种面向地区的货物周转量、贸易总额与GDP总量的评价模型,充分考虑了地区在人、财、物等几方面对物流部门的投入影响,形成了一种区域物流效率评价模型。以湖南省2011年14个地州市的物流部门实际投入、基础设施建设以及实际运行数据做了实证研究,DEA软件的分析结果表明该模型很好地反映出了当前实际情况,可帮助决策者进行物流资源的配置与规划。     

A direct Monte Carlo approach for Bayesian analysis of the seemingly unrelated regression model

Computationally efficient methods for Bayesian analysis of seemingly unrelated regression (SUR) models are described and applied that involve the use of a direct Monte Carlo (DMC) approach to calculate Bayesian estimation and prediction results using diffuse or informative priors. This DMC approach is employed to compute Bayesian marginal posterior densities, moments, intervals and other quantities, using data simulated from known models and also using data from an empirical example involving firms’ sales. The results obtained by the DMC approach are compared to those yielded by the use of a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach. It is concluded from these comparisons that the DMC approach is worthwhile and applicable to many SUR and other problems.     

A Monte Carlo Study on the Finite Sample Properties of the Gibbs Sampling Method for a Stochastic Frontier Model

In this paper we use Monte Carlo study to investigate the finite sample properties of the Bayesian estimator obtained by the Gibbs sampler and its classical counterpart (i.e. the MLE) for a stochastic frontier model. Our Monte Carlo results show that the MSE performance of the estimates of Gibbs sampling are substantially better than that of the MLE.     

基于组件化业务模型的IT规划方法

随着信息系统在企业中应用的深入,IT规划也被越来越多企业所重视,为更有效做好IT规划,本文通过介绍IBM所提出的组件化业务模型的原理,进而探讨了如何基于组件化业务模型进行企业IT规划方法。     

基于贝叶斯结构方程模型的城际铁路客运需求影响因素分析

作为城市群区域间的连接纽带,城际铁路是社会经济快速发展的基础。研究城际铁路客运需求的影响机理,对于掌握城际铁路客运量分布特征和变化规律具有十分重要的现实意义。通过分析城际铁路客运需求的相关影响因素及相互作用关系,建立基于贝叶斯参数估计的结构方程模型。以长三角与珠三角地区城市群为案例,分析交通运输设施、运输成本以及经济状况等潜在变量对城际铁路客运需求的影响。结果显示,在直接影响层面,经济状况对两地区城际铁路客运需求影响最为显著,而在综合影响层面,交通运输设施对城际铁路客运需求的影响最为显著。     

Forecasting an accumulated series based on partial accumulation II: A new Bayesian method for short series with stable seasonal patterns

The problem of forecasting a time series with only a small amount of data is addressed within a Bayesian framework. The quantity to be predicted is the accumulated value of a positive and continuous variable for which partially accumulated data are available. These conditions appear in a natural way in many situations. A simple model is proposed to describe the relationship between the partial and total values of the variable to be forecasted assuming stable seasonality, which is specified in stochastic terms. Analytical results are obtained for both the point forecast and the entire posterior predictive distribution. The proposed technique does not involve approximations. It allows the use of non-informative priors so that implementation may be automatic. The procedure works well when standard methods cannot be applied due to the reduced number of observations. It also improves on previous results published by the authors. Some real examples are included.     

基于北京私车消费系统动力学模型的城市交通发展研究

城市私车增长与交通资源内在的不平衡是城市交通发展中面临的重要问题之一.城市私车消费的持续发展与社会、经济、环境以及公交设施的发展密切相关.城市私车消费系统是一个多变量、非线性、多反馈的复杂系统.为此,论文在对系统结构和因果反馈分析的基础上建立私车消费系统的系统动力学(System Dynamics)模型,讨论公共交通尤其是快速轨道交通发展对私车发展的抑制作用,并通过私车保有量对轨道票价与建设速度的灵敏度分析为城市交通发展政策的制定提供决策依据.     

基于经济联系量与地缘经济关系的城市经济区划分

运用空间相互作用理论引力模型测算城市之间的经济联系量,运用地缘经济学欧氏距离法测算城市之间的竞争合作程度,根据这两个测算结果确定中心城市的吸引范围,构建一个操作性强的城市经济区划的定量分析框架,并应用于大兴安岭地区案例之中.     

基于作业成本法的供应商选择方法

供应商的选择是供应链管理中开发供应商伙伴关系的一项重要内容。本文在现有文献的基础上对供应商选择模型进行了改进，建立一个供应商选择混合整数规划模型，在模型中考虑每个潜在供应商的生产能力约束。供应商的选择与评价过程在本质上是多目标的，本文采用作业成本法计算由供应商引起的各种成本，由于作业成本法能将供应商在质量、价格、配送水平等各方面所引发的多个成本归结为单个成本，使得多目标的供应商选择问题变为单目标问题,从而增加了供应商选择过程的客观性。     

基于灰色熵权法的装备保障人员能力评估模型研究

首先建立了由基本素质、知识结构和作业技能为基本框架的装备保障人员能力评估指标体系,然后对指标体系的指标内容及其计算方法进行了分析研究,在此基础上建立了基于灰色熵权法的装备保障人员能力评价模型,最后通过示例验证了模型的可行性。     

基于RBF神经网络集成的供应商评价方法

供应链管理代表了当前经济环境下的趋势与需求,其中的伙伴企业选择是其主要研究的问题之一.本文提出了一种基于径向基函数神经网络集成的供应商识别方法.该方法首先通过系统聚类,在每一类中单独训练具有一定差异度的单个径向基函数神经网络,并加以集成,构成以系统聚类与RBF神经网络相结合的模型,以解决供应链的企业伙伴选择问题.最后以企业为背景,运用这种模型解决实际问题,并给出了结果.