参数模型与非参数模型
经济统计学中的非参数模型与分析
经济统计学中的非参数模型与分析经济统计学作为经济学的一个重要分支，旨在通过对经济数据的收集、整理和分析，揭示经济现象和规律，为经济决策提供科学依据。
在经济统计学中，非参数模型是一种重要的分析工具，它与传统的参数模型相比，更加灵活和适用于复杂的经济现象。
一、非参数模型的基本概念和原理非参数模型是指在建模过程中，对模型的形式和参数的分布没有做出具体的假设。
相比之下，参数模型需要对模型的形式和参数的分布进行明确的假设，从而限制了模型的灵活性和适用性。
非参数模型的基本原理是通过对数据的直接分析和模式识别，来推断出经济现象的规律和特征。
二、非参数模型在经济统计学中的应用1. 非参数回归模型非参数回归模型是非参数模型中的一种重要应用，它可以用来研究变量之间的非线性关系。
传统的参数回归模型假设变量之间的关系是线性的，但是在实际经济中，很多变量之间存在着复杂的非线性关系。
非参数回归模型通过对数据的拟合和分析，可以更准确地描述这种非线性关系，从而提高模型的预测能力和解释力。
2. 非参数分类模型非参数分类模型是非参数模型的另一个重要应用，它可以用来研究经济现象的分类和分组。
在经济统计学中，经常需要对经济主体进行分类和分组，以便进行更深入的研究和分析。
传统的参数分类模型需要对分类变量的分布和参数进行假设，但是在实际应用中，往往无法满足这些假设。
非参数分类模型通过对数据的聚类和分类，可以更准确地划分经济主体，从而提高研究的精度和可靠性。
3. 非参数时间序列模型非参数时间序列模型是非参数模型在时间序列数据分析中的应用。
在经济统计学中，经常需要对经济数据进行时间序列分析，以揭示经济现象的演变和趋势。
传统的参数时间序列模型需要对时间序列的分布和参数进行假设，但是在实际应用中，往往无法满足这些假设。
非参数时间序列模型通过对数据的时间演化和趋势的分析，可以更准确地描述经济现象的动态变化，从而提高时间序列分析的准确性和可靠性。
三、非参数模型的优势和局限性非参数模型相比于传统的参数模型，具有以下优势：1. 灵活性：非参数模型不对模型的形式和参数的分布做出具体的假设，因此更加灵活和适用于复杂的经济现象。
参数模型估计算法
参数模型估计算法
参数模型估计算法是基于一组参数的相对概率或后验概率的数学模型，通过测量不同参数模型之间的概率比率估计出局部最佳模型。
这种算法的
目的是建立一个模型，可以预测由这组参数构成的系统的行为。
参数模型
估计技术主要分为两类：非参数模型估计和参数模型估计。
非参数模型估计算法基于数据点而不是参数来估计结果。
通过这种方法，可以避免偏差造成的误差，以及由于参数变化而引起的误差。
它们有
助于更好地拟合各种不同的观测数据。
典型的非参数模型估计算法有最小
二乘法、最小二乘置信椭圆法和最小二乘反应曲线法。
参数模型估计算法的优势在于，它不受参数变化的影响，具有更高的
准确度。
此外，它可以因素变化而改变参数，以获得更理想的模型。
然而，参数模型估计算法的缺点是，它会耗费更多的计算资源，因为它要求对诸
多参数进行非常细致的估计。
非参数模型
表示
非参数模型一般表达式为
其中Y是响应变量，T是协变量并且与随机误差ε相互独立，m(T)=E(Y/T)为未知的光滑函数，误差满足E（ε） =0，var（ε）=1.标准差函数σ(.)恒正。
对于非参数模型，有许多估计方法可以选择，例如核估计方法，样条方法，傅里叶级数展开法和局部多项式 方法。
介绍
利用直接记录或分析系统的输入和输出信号的方法估计系统的非参数模型。非参数模型通常以响应曲线或离 散值形式表示。非参数模型的辨识可通过直接记录系统输出对输入的响应过程来进行；也可通过分析输入与输出 的自相关和互相关函数(见相关分析法建模)，或它们的自功率谱和互功率谱函数(见频谱分析方法建模)来间接地 估计。非参数模型是经典控制理论中常用的描述线性系统的数学模型。传递函数反映输入与输出的拉普拉斯变换 在复数域上的响应关系，频率响应反映它们的傅里叶变换在频率域上的响应关系，而脉冲响应和阶跃响应则是在 时域上的响应关系。它们从不同的方面反映系统的动态特性。非参数模型比参数化模型直观，辨识非参数模型的 方法和计算也比辨识参数化模型的简单。脉冲响应可以用直接记录输入脉冲函数的输出响应的方法来辨识；频率 响应也可以直接利用单频正弦输入信号的响应来辨识。但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的确定性系 统。对于有随机噪声的系统或随机输入信号，必须使用相关分析法或功率谱分析方法。
现状及发展
随着快速傅里叶变换仪、伪随机信号发生器和相关仪的问世，辨识系统的非参数模型已变得比较容易。但非 参数模型应用于实时控制和适应性控制仍不如参数化模型方便。非参数模型在某些情形下，可以转化为参数模型。 例如，如果一个系统的传递函数可以表示为有理分式H(s)=K/(a+s)，则系统的模型可以用常微分方程y'+ay=ku 表示，a与k为待估计的模型参数，这是参数化模型。又如，对于离散系统的权函数序列（离散脉冲响应序列） {hi，i=0,1,…}，如果在i充分大（如i>N0），而│hi│充分小时,则模型可以表示为并可用最小二乘法给出有 穷权函数序列{hi，i=0,1,…N0}的估计。一般说来,由参数模型容易获得非参数的脉冲响应或频率响应，但由非 参数模型化为参数模型则要困难得多。
参数模型与非参数模型
参数模型与非参数模型
参数模型是通过对数据的分布进行参数估计来描述数据的统计性质。
它假设数据的分布属于一些已知的概率分布，通过估计分布的参数来确定数据的分布。
常见的参数模型包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
参数模型具有计算简单、参数估计准确等优点。
然而，参数模型也有一些局限性，对数据的分布做出了强假设，缺乏灵活性，不能适应复杂的真实场景。
相比之下，非参数模型对数据的分布不做出明确的假设，而是通过直接估计数据的分布函数来描述数据的特性。
非参数模型一般不依赖于预先定义的参数，而是根据数据的本身推断出分布函数的形式。
非参数模型的优点是具有更高的灵活性，可以适应各种复杂的数据形式。
然而，非参数模型的计算复杂度较高，并且由于没有明确的参数假设，可能存在过拟合问题。
参数模型和非参数模型各有优缺点，在具体应用中需要根据数据的特点和建模需求来选择。
当数据的分布已知或形式相对简单，参数模型可以通过对参数进行估计来提供准确的描述和预测。
而当数据的分布复杂或未知时，非参数模型可以通过对数据的直接建模来获取更为灵活和准确的结果。
总结起来，参数模型和非参数模型是统计建模中的两种不同方法。
参数模型通过对数据的分布进行参数估计来描述数据的统计性质，具有计算简单和参数估计准确的优点；非参数模型不依赖于预先定义的参数，通过直接估计数据的分布函数来描述数据的特性，具有更高的灵活性，可以适应各种复杂的数据形式。
在具体应用中需要根据数据的特点和建模需求来选择适合的方法。
机器学习：参数非参数学习算法
机器学习：参数⾮参数学习算法⼀、参数学习算法(parametric learning algorithm) 定义：假设可以最⼤程度地简化学习过程，与此同时也限制可以学习到是什么，这种算法简化成⼀个已知的函数形式，即通过固定数⽬的参数来拟合数据的算法。
参数学习算法包括两个步骤：选择⼀种⽬标函数的形式从训练数据中学习⽬标函数的系数 参数学习算法的⼀些常见例⼦包括：Logistic RegressionLDA（线性判别分析）感知机朴素贝叶斯简单的神经⽹络 参数机器学习算法的优点：简单：这些算法很容易理解和解释结果快速：参数模型可以很快从数据中学习少量的数据：它们不需要太多的训练数据，甚⾄可以很好地拟合有缺陷的数 参数机器学习算法的局限性：约束：这些算法选择⼀种函数形式⾼度低限制模型本⾝有限的复杂性：这种算法可能更适合简单的问题不适合：在实践中，这些⽅法不太可能匹配潜在的⽬标（映射）函数⼆、⾮参数学习算法(non-parametric learning algorithm) 定义：不对⽬标函数的形式作出强烈假设的算法称为⾮参数机器学习算法，通过不做假设，它们可以从训练数据中⾃由地学习任何函数形式，即参数数量会随着训练样本数量的增长的算法。
⾮参数学习算法的⼀些常见例⼦包括：KNN决策树，⽐如CART和C4.5SVM ⾮参数机器学习算法的优点：灵活性：拟合⼤量的不同函数形式能⼒：关于潜在的函数不需要假设（或者若假设）性能：可以得到⽤于预测的⾼性能模型 ⾮参数机器学习算法的局限性：更多的数据：需要更多的训练数据⽤于估计⽬标函数慢：训练很慢，因为它们常常需要训练更多的参数过拟合：更多的过度拟合训练数据风险，同时它更难解释为什么要做出的具体预测注： 局部加权线性回归其实是⼀个⾮参数学习算法(non-parametric learning algorithm)； 线性回归则是⼀个参数学习算法(parametric learning algorithm)，因为它的参数是固定不变的，⽽局部加权线性回归的参数是随着预测点的不同⽽不同。
效率评价参数和非参数方法
效率评价参数和非参数方法1. 效率评价参数方法可以通过建立具体的数学模型来评估系统在资源利用上的效率，常用的方法包括DEA模型、SFA模型等。
2. DEA模型（Data Envelopment Analysis）是一种常用的效率评价参数方法，它能够分析多输入多输出的生产过程，通过比较不同决策单元之间的效率来评价其绩效。
3. 在DEA模型中，效率评价的参数是根据已有的输入和输出数据来计算各个决策单元的效率得分，同时还可以确定最优的生产边界。
4. SFA模型（Stochastic Frontier Analysis）是另一种效率评价参数方法，它基于随机前沿函数，通过考虑随机误差和非随机误差来评估生产单位的效率水平。
5. SFA模型评价效率时，需要估计模型的参数，包括技术效率、随机误差等，以便通过比较估计值和观测值来计算输出的效率。
6. 非参数方法是一种不依赖于特定函数形式的效率评价方法，常用的包括Malmquist 指数、贝叶斯方法等。
7. Malmquist指数是一种非参数方法，通过计算两个时间点之间的生产率变化来评价效率，可以包括技术变动和效率变动两个方面。
8. 贝叶斯方法是一种基于贝叶斯统计理论的非参数方法，通过对目标函数的先验分布进行估计，获得参数的后验分布，从而评价效率的分布情况。
9. 非参数方法的优点在于不需要对函数形式进行假设，能更灵活地适应真实数据的特点，但同时需要更多的数据来进行评价。
10. 效率评价参数方法和非参数方法都可以用于不同领域的效率评价，如生产、运营、金融等，可以根据具体情况选择合适的方法来进行评估。
11. 在实际应用中，效率评价参数方法和非参数方法可以结合使用，以充分发挥各自的优势，提高效率评价的精准度和准确性。
12. 效率评价参数方法和非参数方法在评价指标选择、模型构建、数据处理等方面的差异，需要根据具体问题进行综合考量和选择。
13. 效率评价参数方法的局限性在于对函数形式的假设，可能会受到数据分布和噪声的影响，需要谨慎选择和处理数据。
非参数与参数GARCH类模型的比较
非参数与参数GARCH类模型的比较李凯敏;普映娟【摘要】在对金融资产价格的波动进行定量建模研究时,使用最多的是参数GARCH类模型,这类模型有许多优点,但模型需要的设定条件却比较严格,当不清楚变量的分布形式时,利用实际样本数据建立的参数模型可能会由于错误的设定而得出错误的结论.与参数模型相比较,非参数GARCH类模型的建模方法是一种不同于参数方法建模的新思路,非参数模型不要求设定条件,不会由于错误的设定而得出错误的结论.比较了非参数与参数GARCH类模型的基本形式和适用条件,在对金融资产的波动性进行建模的时候应该根据数据的基本统计特征灵活选用非参数与参数GARCH类模型.【期刊名称】《保山学院学报》【年(卷),期】2015(034)002【总页数】4页(P58-60,80)【关键词】非参数;参数;GARCH类模型【作者】李凯敏;普映娟【作者单位】保山学院数学学院,云南保山678000;保山学院数学学院,云南保山678000【正文语种】中文【中图分类】O13引言金融资产价格的波动是金融体系风险积累的重要来源之一，金融风险管理的一个中心问题就是如何来判断和解释金融资产的波动性。
据统计，几乎所有的金融危机都与金融资产价格的波动相关，因而，对于波动性的定量建模是金融资产波动性研究的核心内容之一。
1982年，Engle 将时变方差建立成过去波动的函数，开创性地提出了自回归条件异方差模型，即ARCH 模型，它能更好地描述资产收益的波动聚集性及尖峰厚尾特征[1]。
1986年，Bollerslev 克服了ARCH 模型的一些缺点，简化了高阶的ARCH 模型，提出了广义ARCH 模型，即GARCH 模型[2]P307～327。
将GARCH 模型运用在金融时间序列上能够更有效地捕捉条件方差的动态特征。
随着研究的深入，一般的时间序列模型就显得越来越不太合适来拟合金融数据的波动性，金融市场的非线性行为成为现代金融理论前沿性研究的重要方向之一，而非线性中的非参数模型则是适用条件非常广泛的模型，它放宽了参数模型的形式和误差分布限制，避免了模型误设，减少了估计值与真实值之间的误差，在更大范围内拟合模型，让数据自身搜索更适合自己的非线性形式。
非参数回归模型及半参数回归模型
非参数回归模型及半参数回归模型非参数回归模型是一种可以适应任意数据分布的回归方法。
在非参数回归中，不对模型的具体形式进行假设，而是利用样本数据去估计未知的函数形式。
这个函数形式可以用其中一种核函数进行近似，通过核函数的变换，使得样本点在空间中有一定的波动，从而将研究对象与有关因素的关系表达出来。
常见的非参数回归模型有局部加权回归（LOESS）和核回归模型。
局部加权回归是一种常见的非参数回归方法。
它通过给样本中的每个点分配不同的权重来拟合回归曲线。
每个点的权重根据其距离目标点的远近来确定，越近的点权重越大，越远的点权重越小。
这种方法在回归分析中可以较好地处理非线性关系和异方差性问题。
核回归模型是另一种常见的非参数回归方法。
它基于核函数的变换，通过将样本点的权重表示为核函数在目标点的取值，来拟合回归曲线。
核函数通常具有对称性和非负性的特点，常用的核函数有高斯核、Epanechikov核和三角核等。
核回归模型在处理非线性关系和异方差性问题时也具有较好的性能。
相比之下，半参数回归模型是在非参数回归的基础上引入一些参数的回归模型。
它假设一些参数具有一定的形式，并利用样本数据进行估计。
半参数模型可以更好地描述数据之间的关系，同时也可以提供关于参数的统计推断。
半参数回归模型有很多不同的形式，其中一个常见的半参数回归模型是广义加性模型（GAM）。
广义加性模型是通过将各个变量的函数关系进行加总，构建整体的回归模型。
这些函数关系可以是线性的也可以是非线性的，可以是参数化的也可以是非参数化的。
广义加性模型在回归分析中可以同时考虑到线性和非线性关系，广泛应用于各个领域。
在实际应用中，选择使用非参数回归模型还是半参数回归模型需要根据具体情况来决定。
非参数回归模型适用于对数据分布没有先验假设，并且希望对数据进行较为灵活的建模的情况。
半参数回归模型适用于对一些参数有一定假设的情况，可以更好地描述数据之间的关系，并提供统计推断的信息。
空间计量经济学模型归纳
空间计量经济学模型空间相关性是指 (),i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为()(),1i j j i i y f y x i j βε=++≠其中，()f 为线性函数，(1)式的具体形式为()()2,0,2i ij j i i i i jy a y x N βεεδ≠=++∑如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式()()21,0,,1,2...3ni ij j i i i y W y N i nρεεδ==+=∑式中1nij ji W y=∑为空间滞后算子，ij W 为维空间权重矩阵n n W ⨯中的元素，ρ为待估的空间自相关系数。
0ρ≠，存在空间效应(3)式的矩阵形式为()()21,0,4u ny Wy N I ρεδ⨯=(4)式称为一阶空间自回归模型，记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时，形式如下()()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++(5)式称为空间自回归模型，记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有()()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ⨯=+=（6）式成为空间误差模型，记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有()()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ⨯=++=+（7）式称为一般空间模型，记为SAC 模型当0X =且20W =时，SAC →FAR ；当20W =时，SAC →SAR当10W =时，SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时，则有()()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεεδ=+++（8）式成为空间杜宾模型，记为SDM 模型面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗含因变量空间滞后的模型为()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型2,,()0,()T t t t t t t t t t N Y X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+== (10)(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)其中()1,,1T T ι'= , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.空间计量经济学：既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ，也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ，还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ=a) 地理空间权重 b) 经济空间权重c) 基于距离的（阀值法、K 最近点法） 注：划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵，以0-1空间权重矩阵为例550111010011100101110101010A ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1y 与234,,y y y 相关。
第2章连续控制系统的数学模型
第2章连续控制系统的数学模型2.1 控制系统数学模型的概念控制理论分析、设计控制系统的第一步是建立实际系统的数学模型。
所谓数学模型就是根据系统运动过程的物理、化学等规律，所写出的描述系统运动规律、特性、输出与输入关系的数学表达式。
建立描述控制系统的数学模型，是控制理论分析与设计的基础。
一个系统，无论它是机械的、电气的、热力的、液压的、还是化工的，都可以用微分方程加以描述。
对这些微分方程求解，就可以获得系统在输入作用下的响应（即系统的输出）。
对数学模型的要求是，既要能准确地反映系统的动态本质，又便于系统的分析和计算工作。
2.1.1 数学模型的类型数学模型是对系统运动规律的定量描述，表现为各种形式的数学表达式，从而具有不同的类型。
下面介绍几种主要类型。
1. 静态模型与动态模型根据数学模型的功能不同，数学模型具有不同的类型。
描述系统静态（工作状态不变或慢变过程）特性的模型，称为静态数学模型。
静态数学模型一般是以代数方程表示的，数学表达式中的变量不依赖于时间，是输入输出之间的稳态关系。
描述系统动态或瞬态特性的模型，称为动态数学模型。
动态数学模型中的变量依赖于时间，一般是微分方程等形式。
静态数学模型可以看成是动态数学模型的特殊情况。
2. 输入输出描述模型与内部描述模型描述系统输出与输入之间关系的数学模型称为输入输出描述模型，如微分方程、传递函数、频率特性等数学模型。
而状态空间模型描述了系统内部状态和系统输入、输出之间的关系，所以称为内部描述模型。
内部描述模型不仅描述了系统输入输出之间的关系，而且描述了系统内部信息传递关系，所以比输入输出模型更深入地揭示了系统的动态特性。
3. 连续时间模型与离散时间模型根据数学模型所描述的系统中的信号是否存在离散信号，数学模型分为连续时间模型和离散时间模型，简称连续模型和离散模型。
连续数学模型有微分方程、传递函数、状态空间表达式等。
离散数学模型有差分方程、Z传递函数、离散状态空间表达式等。
金融与财务机器学习 第1章 金融领域的机器学习
金融机器学习教研组 金融机器学习
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机器学习的步骤
机器学习主要包括四个步骤：数据预处理、特征提取、特征转换和预测
数据预处理 ➢ 对数据的原始形式进行初步的数据清理
特征提取 ➢ 从数据的原始特征中提取一些对特定机器学习任务有用的高质量特征
特征转换 ➢ 对特征进行进一步的加工，如降维和升维
预测 专栏1-3 美团图灵平台：大数据处理与机器学习的一站式平台
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机器学习的要素
模型 ➢ 对于一个机器学习任务，首先要确定其输入空间和输出空间 ➢ 输入空间：样本的特征向量，可由人为根据已有数据确定或交由机器进行 识别 ➢ 输出空间：通过机器学习算法得到的训练结果
学习准则 ➢ 找到一个模型，其和数据间存在的真实关系的差异最小 ——“最优模型”
优化算法 ➢ 机器学习的训练过程就是最优化问题的求解过程 ➢ 利用优化算法进行求解
概率模型和神经模型 ➢ 概率模型：通过变量本身的概率分布及变量之间的概率关系来表示
➢ 神经模型则：不对变量建立明确的概率形式，而是通过神经元之间的连接 关系来表示知识
金融机器学习教研组 金融机器学习
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机器学习的思想
知识 ➢ 人类已经获得的可形式化的某种理性表达 ➢ 也被称为“先验知识”，即已经得到现实验证的知识 ➢ 如股 票的历史价格、历史收益率等
金融机器学习教研组 金融机器学习
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本章框架
第一节 机器学习的基本介绍 ➢ 机器学习的历史 ➢ 机器学习的分类 ➢ 机器学习的思想 ➢ 机器学习的要素 ➢ 机器学习的步骤 ➢ 机器学习与传统编程
第二节 机器学习在金融领域的应用特性 ➢ 金融对机器学习的需求性 ➢ 机器学习的优势 ➢ 机器学习可能面临的挑战
三种数学模型进行总结归纳
三种数学模型进行总结归纳数学模型是现代科学研究和实践中的重要工具，它们能够对真实世界中的问题进行抽象和数学描述，帮助我们理解和解决复杂的问题。
在本文中，我将对三种常见的数学模型进行总结归纳，分别是线性模型、非线性模型和概率模型。
一、线性模型线性模型是数学中最基本也是最简单的模型之一。
在线性模型中，变量之间的关系是线性的，可以用一条直线或者一个超平面来刻画。
线性模型的基本形式可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn其中，Y表示因变量，X1、X2、...，Xn表示自变量，β0、β1、β2、...，βn表示系数。
线性模型的关键是确定合适的系数，可以通过最小二乘法等统计方法进行估计。
线性模型在很多领域都有广泛的应用，例如线性回归模型可以用来建立变量之间的关系模型，在市场营销中可以用来预测销售量与广告费用之间的关系；线性分类模型可以用来进行二分类或多分类，广泛应用于图像识别、信用评估等领域。
二、非线性模型与线性模型相对应的是非线性模型，非线性模型是一类不能用线性关系表示的模型。
在非线性模型中，变量之间的关系是非线性的，可能呈现出曲线、二次曲线、指数函数等形态。
非线性模型的基本形式可以表示为：Y = f(X, β)其中，Y表示因变量，X表示自变量，β表示参数，f(·)表示一个非线性的函数。
非线性模型在很多实际问题中有重要的应用，例如生物学中的生长模型、物理学中的运动模型等。
非线性模型的参数估计通常需要通过数值方法或者迭代算法来进行求解。
三、概率模型概率模型是一种利用概率理论描述随机现象的数学模型。
概率模型通过引入随机变量和概率分布来描述不确定性和随机性。
概率模型可以分为两类：参数模型和非参数模型。
参数模型是一类具有固定参数的概率模型，可以用有限个参数来刻画变量之间的关系。
参数模型的应用非常广泛，例如正态分布模型、泊松分布模型等。
参数模型的参数通常可以通过最大似然估计等方法进行估计。
6.1非参数计量经济学模型
• 经典线性回归模型的估计结果如下：
Yˆ 122 .06 0.065978 X 0.052493 FC
( 21.446)
( 2.2246)
(13.373)
R2=0.84582, F=178.29，拟合的均方误差为11.035。
实际值
拟合值
250 200 150 100
50 0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65
• 利用特殊的技术，例如广义刀技术，可以得到用 于边界点估计的边界核。
⒎例题1—模拟例题
• 解列释{ui变}独量立序同列分{x布i}独。立让均xi (匀i=同1,分2,…布3，00随)是机在误[差0,项1]上序 均匀取值相互独立的变量， ui～N(0,0.25) (i=1,2,…300)独立，模型为：
Yi m( X i ) i
• 半参数模型
i 1,, n
Yi
f
(
X
i1 ,
)
m(
X
2 i
)
i
i 1,, n
△既然非参数模型不能将经济活动中变量之间的结 构关系明确地加以描述，那么它是否属于经济数 学模型？
• 非参数模型并不事先假定经济活动中变量之间的 结构关系，而是通过估计获得这种结构关系，而 且具有明确的数学描述。
• 所以它毫无疑问属于经济数学模型，应该将它纳 入计量经济学模型的范围。
△既然非参数模型不能将经济活动中变量之间的结 构关系明确地加以描述，那么它能否用于经济预 测？它的应用价值是什么？
• 它的应用价值在于有更好的拟合效果，可以说是 所有类型经济数学模型中拟合效果最好的。
• 由此而引出的对已经发生的经济活动的推断具有 更高的精度，所得到的反映经济变量之间关系的 结构参数，例如乘数、弹性等，更加反映经济活 动的实际。
非参数与参数GARCH类模型的比较
【 中图分类号１ Ｏ１ ３
【 文献标识码】Ａ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ４ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４ － ９ ３ ４ ０ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ２ ． ０ １ ７
【 文章编号】１ ６ ７ ４ — ９ ３ ４ ０ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２ — ０ ５ ８ — ０ ４
１ ． ２ ＧＡＲＣＨ—Ｍ模 型
于估计 ， 同时 也具 有 许 多 优 点 ， 但 却 依 赖 于 模 的问题 网 。 为 了弥补 这一 问题 ， 可 以建立 对模 型 的误设 不太 敏感 的非 参数 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模型。
若 时 间 序 列 均值 与条 件 方 差 之 间具 有 一
∑ ∑ ＜ １ 。 实 际 研 究 中 发 现 Ｇ Ａ Ｒ ｃ Ｈ
模型的 参数币 参数的和非常接近于１ ，如果
基金项 目： 保山学院校级课题（ 项 目编号： １ ４ Ｂ Ｙ Ｏ １ ８ ｏ 作者简 介： 李凯敏（ １ ９ ８ ７ 一） ， 女， 云南保山人 ， 保 山学院数学学 院， 助教 ， 硕士 ， 研究方 向为数理金融与风险管理。
的参数模型可能会 由于错误的设定而得出错误 的结论 。 与参数模型相 比较 ， 非参数 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模型的建 模方法是一种不 同于参数方法建模的新思路 ， 非参数模型不要求设定条件 ， 不会 由于错误 的设定 而得出 错误的结论 。比较 了非参数与参数 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模型的基本形式 和适用条件 ， 在对金融资产 的波动性进行 建模的时候应该根据数据 的基本统计特征灵活选用非参数与参数 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模型。 【 关键 词】非参数 ； 参数 ； Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ类模型
均值方程 ：Ｘ ＝ － ｂ ＊ ｔ ＋ ８
非参数GARCH模型、参数GARCH模型估计波动性对比综述
。 Ｊ
四、非参数Ｇ Ｒ Ｈ Ａ Ｃ 模型￣ Ｇ ＣＨ ｎ ＡＲ 模型对 比
非 参 数 ＧＡＲ ＣＨ 型 具 有 广 泛 的 应 用 范 围 ，同 时 ，非 参 数 模
其 中 ｛ 是 一 个 独 立 同 分 布 的 随 机 变 量 序 列 ， 均 值 为 ｝ ０ ， 方 差 为 １， 参 数 ％ ’
，１ ２ ・一 和 …． 的非参数回归， ；． ｐ ＿ 一 ． 获得函数 ｆ６最终估计 ９ 以及条件以方差的最终估计形式 ＝ （ … 。 《 。 厂Ｉ ‘ Ｉ … ）
ｑ ，２ ＋ 一 ＋ ＝ ＝ 。 ∑ ５ ∑ ０ Ｊ ／ ２ － ２ ． ．
１ ２＝ １
差 是 随时 间 变化 的 。如 前面 一样 ，通 常假 设 是 标准 正 态分 布 来 的 偏 差 ，在 较 大 的范 围内 拟 合模 型 ，寻找 更 适 合 的线 性 形 式 。 或 标准 化 的学 生 一分 布 。若 ｓ ０ ｔ ＝ ，则上 述方 程 就 变为一 个 纯Ａ Ｃ ＧＡ ＣＨ模 型簇 已经 成 为度量 金融 市场 波动 性 的强有 力 工具 。许多 Ｒ Ｈ Ｒ
Ｒ 模型 的优 势 还有 ｏ 一…． － Ｇ ． 示 由直 到 时 刻 证 明是 非 常成 功 的。 在其 他方 面 ，非 参 数ＧＡ ＣＨ ）表 ｔ １ 过 去信 息 产 生的 ０ 域 ， 的 非参 数ＧＡ Ｃ （ ，） 型 可描 述 待 发 掘 。 尤其 是 我 国基 金 市 场 ，其 波 动 性和 股 市 的 波动 性 有 非 常 一６ ９ － 一 Ｒ Ｈ ｐ ｑ模 为： 紧密 的联 系 ，具 有许 多相 似 的性 质 ， 因此 我们 利 用 非参 数ＧＡ ＣＨ Ｒ
分 布形 式 ，因此存 在 着模 型误 设 的问题 ，一些 Ｇ Ｒ Ｈ 型 并不 能 Ａ Ｃ 模 （） ３ 计算 （ ＝ （ ， Ｄ ‘ Ｉ … ： … ．－ｍ） ≤ ≤ ｝ ｑ－； ｔ ，边 界值 ｔ，１２ 完 美 的估计 波动 性 。而 非参 数 Ｇ Ｒ Ｈ 型在 这 方面 可 以弥补 参 数 一 用 代 替 。 Ａ Ｃ 模 Ｇ Ｒ Ｈ Ａ Ｃ 模型 的这 些劣势 。 （） 加ｍ，如 果 ＜ ， ４增 ＾ ，回到 第 （ 步 ， 中Ｍ为事 先设 定 的 ２） 其
参数估计与非参数估计
i=1,2,…M
所后来验概率
P(
|
X
i)
P( X i | ).P() P( X i | )P()d(贝叶斯公式)
因为N个样本是独立抽取旳，所以上式能够写成
N
P( | X i) a P(X k | ).P()
k 1
其中 a
1 P( X i | )P()d 为百分比因子,只与x有关,与μ无关
1 (X
2
k
1)
0
N
k 1
2
log P(X k
| i)
N
[
k 1
1 2 2
( X k 1)2 ]
2
2 2
0
1
1
1 N
N k 1
Xk
即学习样本旳算术平均
2
2 1
1 N
N k 1
Xk
2
样本方差
• 讨论： 1.正态总体均值旳最大似然估计即为学习样本旳算术平均 2.正态总体方差旳最大似然估计与样本旳方差不同，当N较 大旳时候，两者旳差别不大。
若PN(x)收敛于P(x)应满足三个条件：
①
lim
N
V
N
0
，当N↑时，VN↓，N→∞，VN→0
这时虽然样本数多，但因为VN↓，落入VN内旳样本KN
也减小，所以空间变化才反应出来
②
lim K N
N
，N ↑ ，kN ↑ ，N与KN同相变化
③
lim
N
KN N
0
，KN旳变化远不大于N旳变化。
所以尽管
∴
1 N 2
N 2
1
2 0
N
N 2
1
2
系统辨识--概述及非参数辨识
– Step 3. 确定模型类和辨识准则函数 确定模型类和辨识准则函数. – 根据辨识目的和系统的先验知识,确定系统的模 型类和辨识准则函数. • 确定模型类,主要包括模型的描述形式,模型 的阶次等等. • 确定辨识准则函数,相应地包括确定具体辨识 方法.
– Step 4. 实验设计 实验设计. – 设计原则：在明确目的与要求,以及模型用途后, • 在安全的前提下,尽可能地激励系统； • 保持输入输出关系； • 适当解耦 – 根据系统的先验知识和系统的实际情况,主要设 计(决定和选择) • 辨识实验的输入信号(信号类型、幅度和频带 等)、 • 采样周期、 • 辨识时间(数据长度)、 • 开环或闭环辨识、
– 支持向量回归 支持向量回归方法是近年出现的能很好地解决结构辨 识,提高辨识模型的鲁棒性的新型辨识方法,其准则函数 很好地将结构辨识与提高鲁棒性结合起来
L 1 2 J (Θ) = || Θ|| +∑ f (ε(k)) 2 k =1
(8)
• 对于不同的辨识对象与环境,不同的辨识目的, 所取的等价准则(函数)的不同,因此由此衍生 的相应辨识算法和辨识结果将具有不同的性 质.
• 预报预测. – 要求：动态响应特性、时延准确；应选 择便于计算机运算的模型类. • 监视过程参数,实现故障诊断. – 要求：参数准确；应选择能直观体现被 监视过程参数的模型类. • 系统的定量与定性分析. – 要求：静态关系准确；模型简单,便于人 脑判断.
– Step 2. 先验知识 先验知识. – 在进行辨识之前,要通过一些手段取得对系统的 尽可能多的了解,粗略地掌握系统的一些先验知 识,如: • 是否为非线性、时变或定常、集中参数或分 布参数, • 系统的阶次、时间常数、静态增益、延迟时 间, • 以及噪声的统计特性等. – 这些先验知识对模型类的选择和实验设计起着指 导性的作用.
非线性回归
非线性回归一、介绍线性回归是一种基本的统计方法，在许多领域中都有广泛的应用。
然而，在现实世界中，很多问题并不满足线性关系。
这时，非线性回归就成为了一种更加适用的方法。
二、非线性回归模型非线性回归模型是通过拟合非线性函数来描述自变量和因变量之间的关系。
一般来说，非线性回归模型可以分为参数模型和非参数模型。
1. 参数模型参数模型是指非线性函数中包含一些参数，通过最小化残差的平方和来估计这些参数的值。
常见的参数模型包括指数模型、幂函数模型、对数模型等。
2. 非参数模型非参数模型是指非线性函数中没有参数，通过直接拟合数据来建立模型。
常见的非参数模型包括样条函数模型、神经网络模型等。
三、非线性回归的应用非线性回归在许多领域中都有广泛的应用，特别是在生物学、经济学、工程学等领域中。
下面介绍几个非线性回归的应用实例：1. 生物学研究非线性回归在生物学研究中有很多应用，其中一个典型的例子是用来描述酶动力学的反应速率方程。
酶动力学研究中，根据酶底物浓度和反应速率的关系来建立非线性回归模型，从而研究酶的活性和底物浓度之间的关系。
2. 经济学分析非线性回归在经济学中也有许多应用，其中一个典型的例子是用来描述经济增长模型。
经济增长模型中，根据投资、人口增长率等因素来建立非线性回归模型，从而预测国家的经济增长趋势。
3. 工程学设计非线性回归在工程学设计中有很多应用，其中一个典型的例子是用来描述材料的应力-应变关系。
材料的应力-应变关系通常是非线性的，通过非线性回归模型可以更准确地描述材料的力学性能。
四、非线性回归的优缺点非线性回归相对于线性回归具有一些优点和缺点。
下面分别介绍：1. 优点非线性回归可以更准确地描述自变量和因变量之间的关系，适用于不满足线性关系的问题。
非线性回归的模型形式更灵活，可以通过选择适当的函数形式来更好地拟合数据。
2. 缺点非线性回归相比线性回归更复杂，需要更多的计算资源和时间。
非线性回归的参数估计也更加困难，需要依赖一些优化算法来找到最优解。
参数化建模和非参数化建模
参数化建模和非参数化建模
参数化建模和非参数化建模是统计学中常用的两种建模方法。
参数化建模是指根据一定的假设，通过假设数据服从某种分布或函数形式，从而确定模型
中的参数。
在参数化建模中，先假设数据服从某种分布或函数形式，然后通过最大似然估计、最小二乘法或贝叶斯估计等方法，估计模型中的参数。
这种方法通常需要对数据的分
布进行假设，并且需要对模型中的参数进行合理的选择。
常见的参数化建模方法有回归分析、线性模型、逻辑回归等。
非参数化建模则不对数据的分布形式进行明确的假设，而是直接通过数据本身来描述模型。
在非参数化建模中，不需要对模型中的参数进行具体的设定，而是通过对数据的分布进行
估计，从而获得更灵活的模型。
这种方法通常不依赖于具体的分布形式，适用于复杂的数
据情况。
常见的非参数化建模方法有核密度估计、K近邻法、决策树等。
参数化建模和非参数化建模各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的问题和数据特征。
参
数化建模可以提供对数据的分布形式的假设和参数的解释，但对数据分布的假设要求比较
严格；非参数化建模可以更加灵活地处理各种不同形式的数据，但对大样本数据可能计算
量较大。
需要根据实际问题的具体要求来选择使用哪种建模方法。
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9
模拟
更一般地，对任意均值有限的函数h，当 B 有
P 1 B h Tn ,b h t d G n t h Tn B b1
则当 h Tn ,b Tn ,b Tn 时，有
2
2 P 2 1 B Tn ,b Tn Tn Tn Tn B b1
计算机的引导程序boot也来源于此 意义：不靠外界力量，而靠自身提升自己的性能，翻译为自助/ 自举
1980年代很流行，因为计算机被引入统计实践中来
4
Bootstrap简介
Bootstrap：利用计算机手段进行重采样 一种基于数据的模拟（simulation）方法，用于统计推断。 基本思想是：利用样本数据计算统计量和估计样本分布， 而不对模型做任何假设（非参数bootstrap） 无需标准误差的理论计算，因此不关心估计的数学形式有 多复杂 Bootstrap有两种形式：非参数bootstrap和参数化的 bootstrap，但基本思想都是模拟
上节课内容总结
统计推断基本概念
统计模型：参数模型与非参数模型 统计推断/模型估计：点估计、区间估计、假设检验 估计的评价：无偏性、一致性、有效性、MSE
偏差、方差、区间估计
CDF估计：
点估计、偏差、方差及区间估计
统计函数估计
点估计 区间估计/标准误差
影响函数 Bootstrap
Web上有matlab代码：
BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX, by Abdelhak M. Zoubir and D. Robert Iskander, .au/downloads/bootstrap_ toolbox.html Matlab函数：bootstrp
X 2 X 1, X 3 , X 1, X 4 , X 5
6
… *
计算bootstrap样本
重复B次，
1. 随机选择整数 i1 ,..., in，每个整数的取值范围为[1, n]， 选择每个[1, n]之间的整数的概率相等，均为1 n 2. 计算bootstrap样本为：X * X i1 ,..., X in
用模拟样本的方差来近似方差 Tn
10
模拟
怎样得到 Tn 的分布？
已知的只有X，但是我们可以讨论X的分布F * * 如果我们可以从分布F中得到样本 X 1 ,..., X n ，我们可以计算
* Tn* g X 1* ,..., X n
ˆ 代替（嵌入式估计量） 怎样得到F？用 F n ˆ 中采样？ 怎样从 F n ˆ 对每个数据点 X 1 ,..., X n 的质量都为1/n 因为 F n ˆ 中抽取一个样本等价于从原始数据随机抽取一个样本 所以从 F n * * ˆ，可以通过有放回地随机 也就是说：为了模拟 X 1 ,..., X n ~ Fn
一个bootstrap样本集包含了大约原始样本集的1-0.368 = 0.632，另外0.368的样本没有包括
8
模拟
假设我们从 Tn 的分布Gn中抽取IID样本 Tn ,1 ,..., Tn , B ， 当 B 时，根据大数定律， P 1 B Tn Tn ,b tdGn t Tn B b1 也就是说，如果我们从 Gn中抽取大量样本，我们 可以用样本均值 Tn来近似 Tn 当样本数目B足够大时，样本均值 Tn与期望 Tn 之间
5
重采样
通过从原始数据 X X 1 ,..., X n 进行n次有放回采 * * * X X ,..., X 样n个数据，得到bootstrap样本 b 1 n
对原始数据进行有放回的随机采样，抽取的样本数目 同原始样本数目一样
如：若原始样本为 X X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 则bootstrap样本可能为 X 1* X 2 , X 3 , X 5 , X 4 , X 5
2
2Leabharlann 2 xdF x
n
i 1
问题：若 F Tn 的形式很复杂（任意统计量），如何 3 计算/估计？
Bootstrap简介
Bootstrap是一个很通用的工具，用来估计标准误差、置 信区间和偏差。由Bradley Efron于1979年提出，用于计 算任意估计的标准误差 术语“Bootstrap”来自短语“to pull oneself up by one’s bootstraps” （源自西方神话故事“ The Adventures of Baron Munchausen”，男爵掉到了深湖底，没有工具， 所以他想到了拎着鞋带将自己提起来）
Bootstrap也可用于偏差、置信区间和分布估计等计算
1
本节课内容
重采样技术（resampling）
Bootstrap 刀切法（jackknife）
2
引言
Tn g X 1 ,..., X n 是一个统计量，或者是数据的某个函数， Tn 数据来自某个未知的分布F，我们想知道 的某些性质 （如偏差、方差和置信区间）
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Bootstrap样本
在一次bootstrap采样中，某些原始样本可能没被 采到，另外一些样本可能被采样多次 在一个bootstrap样本集中不包含某个原始样本 X i 的概率为 n 1 e1 0.368 1 X j X i , j 1,...n n
假设我们想知道 Tn的方差 F Tn 如果 F Tn 的形式比较简单，可以直接用上节课学习 F 的嵌入式估计量 ˆ Tn 作为 F Tn 的估计 n Tn n1 X i ，则 例：
n
i 1
F Tn n ，其中 n x dF x , 2 2 2 ˆ X i X n n ˆ n，其中 F ˆ Tn