风险分析中的稳健贝叶斯方法
发布时间：2018-09-06 11:39
【摘要】：风险分析中贝叶斯方法在构建决策框架、估计风险分布及参数化模型等方面,相比传统方法有更强的适应性和灵活性,但同时也存在一定的弊端。稳健方法弥补了贝叶斯方法的部分局限,针对不确定性问题的分析表明,在缺少准确和完全的统计信息时,稳健贝叶斯方法能够给出更加可靠的推断。
[Abstract]:In risk analysis, Bayesian method has more adaptability and flexibility than traditional methods in constructing decision framework, estimating risk distribution and parameterized model, but it also has some disadvantages. Robust method makes up for some limitations of Bayesian method. The analysis of uncertainty problem shows that robust Bayesian method can provide more reliable inference in the absence of accurate and complete statistical information.
【作者单位】： 南昌大学公共管理学院;中国人民银行鹰潭市中心支行;
【基金】：江西省高校人文社会科学研究规划项目(JJ1138) 天津社科规划项目(TJTJ10-651) 全国统计科研计划项目(2009LZ020)
【分类号】：F222
本文编号：2226234
[Abstract]:In risk analysis, Bayesian method has more adaptability and flexibility than traditional methods in constructing decision framework, estimating risk distribution and parameterized model, but it also has some disadvantages. Robust method makes up for some limitations of Bayesian method. The analysis of uncertainty problem shows that robust Bayesian method can provide more reliable inference in the absence of accurate and complete statistical information.
【作者单位】： 南昌大学公共管理学院;中国人民银行鹰潭市中心支行;
【基金】：江西省高校人文社会科学研究规划项目(JJ1138) 天津社科规划项目(TJTJ10-651) 全国统计科研计划项目(2009LZ020)
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，本文编号：2226234
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