本文關(guān)鍵詞：貝葉斯模型平均方法及其在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了克服傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法沒有明確考慮模型的不確定性的問題,本文對(duì)貝葉斯模型平均(BMA)進(jìn)行了總結(jié)。它以每個(gè)備用模型的后驗(yàn)概率作為權(quán)重對(duì)所有備用模型的單項(xiàng)預(yù)測(cè)值進(jìn)行加權(quán)平均,從而得到組合預(yù)測(cè)估計(jì)值;由于考慮了所有可能的單項(xiàng)模型,并以后驗(yàn)概率即模型的權(quán)重,作為判斷模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn),從而有效處理了模型的不確定性問題。本文總結(jié)了貝葉斯統(tǒng)計(jì)發(fā)展的兩大方向(模型選擇和組合預(yù)測(cè))的研究現(xiàn)狀,并介紹了BMA的基本原理以及基于BIC、AIC和EM準(zhǔn)則估計(jì)單項(xiàng)模型權(quán)重的方法。其后,基于BMA應(yīng)用的兩個(gè)主要方面——基于后驗(yàn)包含概率對(duì)模型參數(shù)的重要性分析以及利用BMA做預(yù)測(cè),將其應(yīng)用到我國宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中,對(duì)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。結(jié)果表明:不論在后驗(yàn)概率的意義下,還是在預(yù)測(cè)效果上貝葉斯模型平均組合預(yù)測(cè)比逐步回歸方法預(yù)測(cè)精度高。
【關(guān)鍵詞】：貝葉斯模型平均 組合預(yù)測(cè) 宏觀經(jīng)濟(jì) CPI
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F015
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 背景以及研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析9-12
• 1.2.1 貝葉斯平均模型研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的框架12-13
• 第2章 貝葉斯模型平均13-18
• 2.1 貝葉斯模型平均法的基本原理13-14
• 2.1.1 概率密度函數(shù)13
• 2.1.2 期望和方差13-14
• 2.2 確定單項(xiàng)模型權(quán)重的方法14-18
• 2.2.1 貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）14-15
• 2.2.2 赤池信息準(zhǔn)則（AIC）15
• 2.2.3 期望最大化方法（EM）15-18
• 第3章 基于BMA的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的預(yù)測(cè)18-26
• 3.1 消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的含義18
• 3.2 指標(biāo)及數(shù)據(jù)的選取18-20
• 3.3 消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)分析20-26
• 3.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析20-23
• 3.3.2 貝葉斯平均模型分析23-24
• 3.3.3 貝葉斯模型平均與逐步回歸的比較24-26
• 總結(jié)26-27
• 參考文獻(xiàn)27-29
• 附錄29-31
• 致謝31

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 陳運(yùn)明;;CPI指數(shù)與通貨膨脹[J];長(zhǎng)沙通信職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年02期

2 王亮;劉金全;;中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素分析——基于貝葉斯模型平均(BMA)方法的實(shí)證研究[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2010年09期

  本文關(guān)鍵詞：貝葉斯模型平均方法及其在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：336943