导读:本文包含了变点模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:位置参数,尺度参数,统计过程控制,非参数
变点模型论文文献综述
周茂袁,刘志敏,罗晓[1]（2019）在《用于监控均值和方差的非参数变点模型》一文中研究指出统计过程控制被广泛应用于工业过程,服务领域和其他行业.尽管在特定过程的情况下参数控制图是有效的,但通常情况下都没有足够的信息确定过程分布,所以在此情况下非参数控制图是必要的.但大多非参数控制图要么是监控位置参数的,要么是监控尺度参数的,而不是既可以监控位置参数又可以监控尺度参数的.通过整合Wilcoxon秩和检验和Ansari-Bradley检验到变点模型,提出了一个新的非参数控制图,并且模拟结果也展现了该控制图在探测位置和尺度漂移时,是优于其他的非参数控制图的.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
王晓红[2]（2019）在《几类整数值门限和变点模型的统计推断》一文中研究指出近年来非线性时间序列模型中最主要的模型-门限模型越来越受到大家的关注.本文主要研究了几类整数值门限及变点模型的统计推断问题.首先,为了刻画整值时间序列的分段现象这一特征,我们提出了一类自激励整值门限自回归(SETGPINAR(1))过程,证明了该过程的基本性质,另外基于CLS方法和CML方法讨论了参数的估计问题,并考虑了预测问题,通过数值模拟研究了估计效果,并用该模型拟合了一组犯罪数据.其次,为了更好地描述时间序列如过度离散或结果变化特征,我们弱化了原有的NBTINAR(1)模型的条件,考虑了一类整值门限自回归(NBTINAR(1))过程,讨论了该过程的基本性质和非参数估计问题,得到了参数的点估计和区间估计,并给出检验该模型非线性的方法,通过数值模拟对比研究了估计的效果.最后,我们从模型定义方面对NBTINAR(1)模型进行有效的扩展,得到CP1-NBINAR(1)模型和广义(9阶延迟NBTINAR(1)模型,初步讨论了新模型的性质和参数估计问题,并将模型应用于一组实际数据中.(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
叶五一,郭人榛,缪柏其[3]（2018）在《基于R藤copula变点模型的金砖四国金融传染性与稳定性检验》一文中研究指出从所分析国家与全球系统性风险相依关系的角度对金融传染性与稳定性进行刻画,以MSCI全球指数代表全球系统性风险因子,分析新兴市场代表国家——金砖四国(中国、俄罗斯、印度、巴西)的主要股指与MSCI全球指数之间的相依结构,进而对金砖四国的金融传染与稳定进行实证分析.为了分析系统性风险对金砖四国影响的结构性变化,对R藤copula进行变点检验,分析金砖四国金融传染性与稳定性受金融危机及金砖国家会议等事件的影响,并采用以MSCI指数为条件的相关系数度量金砖国家间的金融传染性与稳定性.实证结果表明,系统性风险可控后金砖国家股市独立性增强,金融危机过后金砖国家所受系统性风险冲击变大,通过金砖国家会议各国合作加强后有助于降低金砖国家之间的风险传染.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2018年08期）
郭人榛[4]（2018）在《基于R藤Copula变点模型的金融传染性与稳定性检验》一文中研究指出金融危机传染分析对金融风险管理以及全球投资组合优化都具有非常重要的意义,近年来引起了国际金融市场研究者的关注。大部分金融危机传染的研究都是对两个国家之间的传染性进行检验,本文则从另外一个视角,同时对全球主要国家(地区)之间的股票市场指数风险相依结构进行建模,进而对区域之间的金融危机的传染性与金融稳定性进行定量分析。文章实证部分分为两部分。第一部分针对新兴市场国家。新兴市场国家经济的快速发展,为全球经济不断增长做出巨大贡献。同时新兴市场的金融传染性与稳定性也变得不可忽视,因此新兴市场国家的金融传染性与稳定性研究具有重要意义。本文将从所分析国家与全球系统性风险相依关系的角度对金融传染性与稳定性进行刻画,以MSCI全球指数代表全球系统性风险因子,分析新兴市场代表国家——金砖四国(中国、俄罗斯、印度、巴西)的主要股指与MSCI全球指数之间的相依结构,进而对金砖四国的金融传染与稳定进行实证分析。为了分析系统性风险对金砖四国影响的结构性变化,文章对R藤Copula进行变点检验,分析金砖四国金融传染性与稳定性受国际金融危机以及金砖国家会议等事件的影响,并采用以MSCI指数为条件的相关系数度量金砖国家间的金融传染性与稳定性。实证结果表明,系统性风险可控后金砖国家股市独立性增强,金融危机过后金砖国家受系统性风险冲击加大了,通过金砖国家会议各国合作加强后有助于降低金砖国家之间的风险传染。本文的研究结果对于新兴市场国家如何提高金融稳定性,增强抵御系统性风险的能力有一定的借鉴意义。第二部分针对发达国家,通过R藤Copula模型对世界上主要的八个地区股指收益率数据进行相依结构建模,为了检验金融危机传染现象,基于似然比统计量对R藤Copula进行了变点检验。在实证研究的时间段中检验计算出两个结构性变点,分别对应美国次贷危机和欧洲债务危机发生的时刻。最后通过比较各个地区之间在变点时刻发生前后相关系数以及模型参数的变化来检验次贷危机以及欧债危机的传染效应。实证结果发现,美国次贷危机的传染程度明显高于欧债危机,两次危机对全球主要国家的传染方式有所不同。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-04-01）
郭婧,何幼桦[5]（2017）在《分位数自回归变点模型的贝叶斯分析及应用》一文中研究指出文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析。基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数的满条件分布以及MCMC抽样算法。仿真结果表明,所得到变点时刻的MCMC抽样链条有很好的收敛性。使用分位数自回归变点模型对中小板综合指数极差数据进行实证分析,结果表明了数据的波动具有非对称性,在较低分位数上波动的滞后性要弱于高分位数。在不同分位数上得到的变点时刻的估计,与该时间段中小板市场波动的实际表现相一致。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年23期）
杨光[6]（2017）在《基于库奇尼检验理论与变点模型的NCCSPC图在端盖生产线上的控制研究》一文中研究指出为保证企业能够提高市场竞争力,提高产品质量就成为了至关重要的一环。在进行现场生产过程质量控制的作业时,传统的统计质量控制图便被广泛的应用到其中。在进行质量控制时,收集的数据需要服从参数分布,然而在实际生产过程中,收集到的质量数据通常随意分布,在这种情况下,传统的控制图就不能够利用收集到的大量数据对异常的生产过程作出及时、准确的反应,这样就无法保证产品的高质量。对此,研究出反应迅速、效率高、鲁棒性好的非参数质量控制图就具有非常重要的意义。首先,对休哈特控制图、累积和控制图、指数加权移动平均控制图进行了较为详细的阐述,介绍了常见的非参数独立两样本检验方法以及变点模型,为下文奠定理论基础。其次,深入探讨变点模型与统计质量控制图的理论,并对库奇尼检验理论进行了详细的研究。以上述多种理论为基础,提出了基于库奇尼检验理论与变点模型的非参数质量控制图(NCCSPC图),利用蒙特卡洛模拟法进行估算得到控制图的控制限简表,并给出拟合函数。另外,对于服从不同分布、具有不同异常类型的质量数据,运用蒙特卡洛模拟法,将NCCSPC图同其他几种非参数控制图通过对比分析出其对异常状况的检出性能。与此同时,分析比较了几种方差检验法与均值检验法通过随意搭配对异常类型进行判断的准确性,给出具有较好综合性能的搭配检验方法。最后,将NCCSPC控制图应用在电机端盖的自动化生产线上,运用Matlab进行仿真监控,验证该控制图的有效性。其能够对生产过程的异常状况进行快速反应,且能准确的估计异常状况的发生点,判断出异常类型。本文提出的方法在提高产品质量方面具有重要的理论与实践意义。(本文来源于《沈阳大学》期刊2017-06-28）
崔文凤[7]（2017）在《时间序列变点模型的贝叶斯估计在商业银行压力测试中的应用》一文中研究指出金融是现代经济的核心,就我国现阶段金融融资体系来看,以商业银行为主导的间接融资额在社会总融资额中占了绝大部分,使得融资违约风险较多的集中于银行系统中,因此银行业的稳定与健康运行对我国经济金融体系的健康发展起着决定性的作用。并且由于自然灾害、战争、政治斗争以及金融危机等的频繁爆发,自20世纪90年代以来,压力测试因其估计非正常市场条件下经济损失的优势被国际银行及金融机构广泛应用,成为风险管理的重要方法之一。本文首先介绍了压力测试的研究现状和基本理论,基于前人的研究成果,在Wilson模型的基础上,选取商业银行不良贷款率作为承压指标,并利用Logit变换转化成宏观综合指标作为中间变量,选取宏观经济数据进行多元线性回归。结果显示,国内生产总值(GDP)增长率、广义货币(M2)增长率、银行一年期贷款基准利率(LR)、居民消费价格指数(CPI)、国房景气指数(HIP)都对商业银行不良贷款率有影响。在对时间序列变点模型的贝叶斯方法进行了具体的介绍后,本文在压力测试情景设置环节中,创新性的引入该方法对各宏观风险因子时间序列数据的变点进行了识别,对宏观风险因子的历史发展阶段进行了更准确的分析,依据分析结果对宏观风险因子进行了情景设置,预测了在轻度、中度、重度叁种情景下商业银行不良贷款率的变化,并对预测的结果进行了分析,给出了适当的政策建议。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-02）
王桂花[8]（2017）在《基于贝叶斯自适应组Lasso方法估计多变点模型》一文中研究指出在过去的60多年中,变点问题一直是统计学、计量经济学、信号处理和生物信息等研究邻域的热点问题之一。本文将考虑回归系数在某些未知时刻突然发生变化的线性回归模型。早期的文献中提出的方法都是要先检测出变点个数,再估计推断变点时刻。近几年,在研究回归模型的结构变化中出现一种不同的方法,即将带有惩罚的变点问题转化为变量选择问题来处理,这种方法能够同时对变点个数、变点时刻和回归系数进行估计,而且精度更高。本文就是基于Qian和Su(2015)提出的组融合Lasso方法,考虑在贝叶斯框架下,.对具有多个变点的线性回归模型进行收缩估计。在本文中,我们提出贝叶斯自适应组Lasso方法估计变点模型中的变点个数与变点位置,并且使用针板先验进行组变量选择。具体的做法为考虑具有l2惩罚的最小二乘优化问题,给出其对应的贝叶斯解释,选择一个零膨胀混合先验,推导出其相应参数的后验分布,并结合MCMC抽样算法,对获得的后验抽样样本采用后验中位数估计参数。最后,我们分别对单个变点和多个变点的情形做模拟研究,并将本文提出的贝叶斯自适应组Lasso方法与Qian和Su(2015)提出的组融合Lasso方法的估计结果作比较,随机模拟表明,本文提出的方法估计效果明显有优势。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
何朝兵[9]（2016）在《维纳过程单变点模型的贝叶斯参数估计》一文中研究指出通过引入潜在变量,利用正态分布的重要性质得到了维纳过程单变点模型比较简单的似然函数.结合Metropolis-Hastings算法对参数进行Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.(本文来源于《湖南师范大学自然科学学报》期刊2016年04期）
何朝兵[10]（2016）在《截断删失数据下广义指数分布多变点模型的贝叶斯估计》一文中研究指出利用筛选法对缺损数据进行了填充,得到了截断删失数据下广义指数分布的完全数据似然函数。利用Gibbs抽样与随机移动Metropolis算法相结合的MCMC方法对各参数进行了抽样。把Gibbs样本的均值作为各参数的估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高。(本文来源于《机械强度》期刊2016年02期）
变点模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来非线性时间序列模型中最主要的模型-门限模型越来越受到大家的关注.本文主要研究了几类整数值门限及变点模型的统计推断问题.首先,为了刻画整值时间序列的分段现象这一特征,我们提出了一类自激励整值门限自回归(SETGPINAR(1))过程,证明了该过程的基本性质,另外基于CLS方法和CML方法讨论了参数的估计问题,并考虑了预测问题,通过数值模拟研究了估计效果,并用该模型拟合了一组犯罪数据.其次,为了更好地描述时间序列如过度离散或结果变化特征,我们弱化了原有的NBTINAR(1)模型的条件,考虑了一类整值门限自回归(NBTINAR(1))过程,讨论了该过程的基本性质和非参数估计问题,得到了参数的点估计和区间估计,并给出检验该模型非线性的方法,通过数值模拟对比研究了估计的效果.最后,我们从模型定义方面对NBTINAR(1)模型进行有效的扩展,得到CP1-NBINAR(1)模型和广义(9阶延迟NBTINAR(1)模型,初步讨论了新模型的性质和参数估计问题,并将模型应用于一组实际数据中.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变点模型论文参考文献
[1].周茂袁,刘志敏,罗晓.用于监控均值和方差的非参数变点模型[J].南开大学学报(自然科学版).2019
[2].王晓红.几类整数值门限和变点模型的统计推断[D].吉林大学.2019
[3].叶五一,郭人榛,缪柏其.基于R藤copula变点模型的金砖四国金融传染性与稳定性检验[J].中国科学技术大学学报.2018
[4].郭人榛.基于R藤Copula变点模型的金融传染性与稳定性检验[D].中国科学技术大学.2018
[5].郭婧,何幼桦.分位数自回归变点模型的贝叶斯分析及应用[J].统计与决策.2017
[6].杨光.基于库奇尼检验理论与变点模型的NCCSPC图在端盖生产线上的控制研究[D].沈阳大学.2017
[7].崔文凤.时间序列变点模型的贝叶斯估计在商业银行压力测试中的应用[D].东南大学.2017
[8].王桂花.基于贝叶斯自适应组Lasso方法估计多变点模型[D].厦门大学.2017
[9].何朝兵.维纳过程单变点模型的贝叶斯参数估计[J].湖南师范大学自然科学学报.2016
[10].何朝兵.截断删失数据下广义指数分布多变点模型的贝叶斯估计[J].机械强度.2016