构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析

农作物产量通常受空间时间分布影响,基于此,文章构造了一个含随机截距、随机斜率项的一元正态贝叶斯线性分层空间时间相依模型,该模型能准确预测农作物单位面积产量,据此可估计出公平合理的个体农业保险保费。     

构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析

农作物产量通常受空间时间分布影响,基于此,文章构造了一个含随机截距、随机斜率项的一元正态贝叶斯线性分层空间时间相依模型,该模型能准确预测农作物单位面积产量,据此可估计出公平合理的个体农业保险保费。     

贝叶斯模型在审计判断中的研究回顾

在70年代至80年代，贝叶斯推导模型作为一个对审计师的判断有用的指导工具而被审计研究所引用。这篇章主要是对以往对贝叶斯模型在审计判断中的应用的研究进行了回顾，并为进一步的研究给出了建议。     

贝叶斯模型在审计职业判断中的应用分析

审计师依赖职业判断来解释和运用审计准则,审计职业地位的证明体现在审计师进行职业判断时所承担的责任中。本文借鉴信息加工理论中的贝叶斯模型,探讨其在审计职业判断研究中的应用,以期对该领域开展后续的实验研究提供参考。     

贝叶斯模型在审计职业判断中的应用分析

审计师依赖职业判断来解释和运用审计准则，审计职业地位的证明体现在审计师进行职业判断时所承担的责任中。本文借鉴信息加工理论中的贝叶斯模型，探讨其在审计职业判断研究中的应用，以期对该领域开展后续的实验研究提供参考。     

剩余收益模型在我国价值评估中的应用研究

本文以沪深300的上市公司为样本,考察了2003—2005年度期间以剩余收益模型为基础的股票内在价值对股票价格的解释能力,并对模型中的影响因素进行了分析。研究结果表明：相对于净资产、会计收益,基于剩余收益模型的股票内在价值能够解释更多的股价波动,但并未超过净资产和会计收益的联合解释力,表明市场对价值创造的认识不强。从分年度研究结果来看,基于剩余收益模型的股票内在价值对股票价格的解释能力逐年增加,可以看出价值投资理念在不断增强。进一步对影响模型应用的因素分析还发现,会计方法对模型的应用有影响,市场对净资产账面价值存在的高估或低估情况未能在对未来盈利预测中给予调整。另外还发现,盈利预测存在正向预测偏误和预测误差情况,但其引入对提高剩余收益模型的效用有帮助。     

基于无信息先验的分层指数模型参数在Stein损失函数下的贝叶斯估计

参数估计问题是数理统计学中研究较多的一类问题.本文是基于一个无信息先验的分层指数模型在Stein损失函数下的贝叶斯估计.首先计算分层指数模型分别在平方误差损失函数和Stein损失函数下的贝叶斯后验估计量和相应的后验期望Stein损失(PESL),并且比较二者在两个损失函数下的大小.可以看出在Stein损失函数下的贝叶斯后验期望和对应的PESL均略小于平方误差损失函数下的相应量.然后,计算分层指数模型的参数在Stein损失函数下的贝叶斯估计,并通过均方误差来评价估计量的好坏,得出后验期望估计量拟合得最好.最后通过随机数值和我国31个省市自治区的结婚数据对以上理论进行了模拟和实证,说明了该模型和方法的有效性和实用性.     

贝叶斯在属性抽样审计中的应用研究

应用先验判断的益处在于减少样本量、降低审计费用、提高审计效率和实施更加有效的风险管理。先验判断结合样本信息之前需要量化，贝叶斯应用属性审计的关键是选择最佳的β分布，结合样本审计证据不断地修正判断。     

分层抽样方法在保险索赔处理正确性评价中的应用

本文研究了保险索赔处理正确性的评价问题,指出如果总体层的结构未知,可以使用达拉纽斯和霍基斯方法确定层间边界值,采用比例分配和最优分配的方法将样本总量在层间进行分配。     

准备金评估的随机性Munich链梯法及其改进——基于Bootstrap方法的实证分析

传统链梯法是未决赔款准备金评估最常用的确定性方法,Munich链梯法基于Mack模型的假设,利用已决赔款和已报案赔款的相关性调整进展因子,有效减少了链梯法分别基于已决赔款和已报案赔款得到的未决赔款准备金之间的差异。本文在系统介绍Munich链梯法的基础上,结合模型假设,提出了两种基于Bootstrap方法的随机性Munich链梯法,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。本文的研究对保险公司准备金负债评估的准确性和充足性具有重要参考价值。     

Hierarchical Bayesian modeling of the space‐time diffusion patterns of cholera epidemic in Kumasi,Ghana

This study analyses the joint effects of the two transmission routes of cholera on the space‐time diffusion dynamics. Statistical models are developed and presented to investigate the transmission network routes of cholera diffusion. A hierarchical Bayesian modelling approach is employed for a joint analysis of nonlinear effects of continuous covariates, spatially structured variation, and unstructured heterogeneity. Proximity to primary case locations and population density serve as continuous covariates. Reference to communities is modelled as a spatial effect. The study applied to the Kumasi area in Ghana shows that communities proximal to primary case locations are infected relatively early during the epidemics, with more remote communities infected at later dates. Similarly, more populous communities are infected relatively early and less populous communities at later dates. The rate of infection increases almost linearly with population density. A non systematic relation occurs between the rate of infection and proximity to primary case locations. It is discussed how these findings could serve as significant information to help health planners and policy makers in making effective decisions to limit cholera epidemics.     

稳健的HAC法在多元平稳时间序列之间伪回归中的应用

本文在传统HAC法的基础上,将截断参数M设定为样本容量T,并推导新的模型显著性检验Wald*统计量的极限分布。通过比较分析,表明Wald*统计量能大大减少伪回归概率,且新统计量比传统检验统计量更加稳健,但是也发现新的统计量具有一定程度的检验水平扭曲,原因在于截断参数M的设定忽略了AR过程的持久性、MA过程的滞后阶等因素,从而导致Wald*存在检验水平扭曲,说明M的设定不当会产生伪回归和检验水平扭曲现象。     

上海市大中型工业行业专利产出滞后机制研究

本文我们沿用Hausman,Hall和Griliches（1984）对专利产出与R＆D支出之间关系的分析框架,结合上海市大中型工业行业专利产出数据本身的特点,运用了较为适当的计量经济学分析技术——零膨胀泊松回归方法,对上海市大中型工业行业专利产出的滞后机制进行了研究。我们发现了两个有意义的结论：第一,对于上海市大中型工业企业来说,其科技活动的内部支出与专利产出的滞后机制表现为一个2～6期的滞后结构。同时这一结构还有一个不对称的倒U形内部特征,具体表现为上海市大中型工业企业科技活动经费的内部支出对专利产出贡献的滞后作用表现为先增后减,且增快减慢;第二,在这个滞后结构中,存在着一个对专利产出贡献作用最大的科技活动经费内部支出时刻,这个时刻大约出现在专利产出之前第4期的科技活动经费内部支出。     

A Geo-Additive Bayesian Discrete-Time Survival Model and its Application to Spatial Analysis of Childhood Mortality in Malawi

We describe a flexible geo-additive Bayesian survival model that controls, simultaneously, for spatial dependence and possible nonlinear or time-varying effects of other variables. Inference is fully Bayesian and is based on recently developed Markov Chain Monte Carlo techniques. In illustrating the model we introduce a spatial dimension in modelling under-five mortality among Malawian children using data from Malawi Demographic and Health Survey of 2000. The results show that district-level socioeconomic characteristics are important determinants of childhood mortality. More importantly, a separate spatial process produces district clustering of childhood mortality indicating the importance of spatial effects. The visual nature of the maps presented in this paper highlights relationships that would, otherwise, be overlooked in standard methods.     

AHP模型在水利资金安全预警中的应用

2011年国务院颁布中央一号文件,宣布加快水利改革发展,并承诺在未来10年内投入4万亿用于水利项目建设。近年来,水利资金的安全问题引起了广泛的关注。本文运用AHP模型,对可能影响水利资金安全的风险因素的重要性进行排序,认为基础财务和内部控制制度的完善和执行情况以及招投标这两个因素最为重要,应当予以重点关注和监督。     

TS模糊模型在个股股价预测中的应用研究

个股价格短期内的变化量一般可通过股票技术指标间接反映出来,且这些指标间有着一定的相关性;另外,股票价格模型具有Takagi-Sugeno(TS)模糊模型所研究问题的非线性、时变性特点,基于此,本研究将TS模糊模型与分析出的股票常用技术指标相结合进行股价预测。结果显示预测出的价格与股票实际价格近似一致,精度高,因此研究具有一定的实用价值。