贝叶斯模型平均方法及其在宏观经济预测中的应用

发布时间：2017-04-30 13:19

  本文关键词：贝叶斯模型平均方法及其在宏观经济预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了克服传统的宏观经济预测方法没有明确考虑模型的不确定性的问题,本文对贝叶斯模型平均(BMA)进行了总结。它以每个备用模型的后验概率作为权重对所有备用模型的单项预测值进行加权平均,从而得到组合预测估计值;由于考虑了所有可能的单项模型,并以后验概率即模型的权重,作为判断模型优劣的标准,从而有效处理了模型的不确定性问题。本文总结了贝叶斯统计发展的两大方向(模型选择和组合预测)的研究现状,并介绍了BMA的基本原理以及基于BIC、AIC和EM准则估计单项模型权重的方法。其后,基于BMA应用的两个主要方面——基于后验包含概率对模型参数的重要性分析以及利用BMA做预测,将其应用到我国宏观经济预测中,对消费者物价指数进行预测分析。结果表明:不论在后验概率的意义下,还是在预测效果上贝叶斯模型平均组合预测比逐步回归方法预测精度高。
【关键词】：贝叶斯模型平均 组合预测 宏观经济 CPI
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F015
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 背景以及研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状及分析9-12
• 1.2.1 贝叶斯平均模型研究现状9-11
• 1.2.2 宏观经济预测的研究现状11-12
• 1.3 本文的框架12-13
• 第2章 贝叶斯模型平均13-18
• 2.1 贝叶斯模型平均法的基本原理13-14
• 2.1.1 概率密度函数13
• 2.1.2 期望和方差13-14
• 2.2 确定单项模型权重的方法14-18
• 2.2.1 贝叶斯信息准则（BIC）14-15
• 2.2.2 赤池信息准则（AIC）15
• 2.2.3 期望最大化方法（EM）15-18
• 第3章 基于BMA的消费者物价指数的预测18-26
• 3.1 消费者物价指数的含义18
• 3.2 指标及数据的选取18-20
• 3.3 消费者物价指数预测分析20-26
• 3.3.1 描述性统计分析20-23
• 3.3.2 贝叶斯平均模型分析23-24
• 3.3.3 贝叶斯模型平均与逐步回归的比较24-26
• 总结26-27
• 参考文献27-29
• 附录29-31
• 致谢31

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 陈运明;;CPI指数与通货膨胀[J];长沙通信职业技术学院学报;2008年02期

2 王亮;刘金全;;中国经济增长的决定因素分析——基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的实证研究[J];统计与信息论坛;2010年09期

  本文关键词：贝叶斯模型平均方法及其在宏观经济预测中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：336943