范金宇
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：广州大学数学与信息科学学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：理学经济管理更多>>
- 语言结构词性流量的冲量过程被引量：3
- 2013年
- 基于最大语言结构信息熵构想,运用随机抽取的219份样本进行检验,计算出实际样本最理想语言结构信息熵,建构语言结构冲量过程模型,得到语言结构冲量过程稳定性诊断原则,并对6个不稳定样本进行训练与改进。在实际的心理状态诊断和干预中,通过改变语言结构系统中的向量脉冲量,可以促使个体的心理状态发生变化,从而帮助个体适应变化的情境。
- 徐芃熊健范金宇
- 关键词：语言结构
- 基于Gibbs抽样方法ARFIMA-GARCH模型的贝叶斯估计被引量：3
- 2014年
- 近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了基于MCMC模拟方法的贝叶斯估计的ARFIMA(p,d,q)-GARCH(r,s)模型。数据分析中采用典型的Gibs抽样,基于MCMC模拟1500次,舍弃前100次,得到ARFIMA(1,d,1).GARCH(1,1)各参数的贝叶斯估计,并与传统EVIEWS估计得到的参数相比,发现贝叶斯估计更精确。
- 范金宇熊健
- 关键词：GIBBS抽样贝叶斯估计
