Một phương pháp mới tìm khoảng mật độ hậu nghiệm cao nhất và ứng dụng
DOI:
https://doi.org/10.24311/jabes/2017.28.10.1334Từ khóa:
Khoảng mật độ hậu nghiệm cao nhất, Khoảng phủ, Khoảng dự báoTóm tắt
Trong thống kê Bayes, để tính khoảng hậu nghiệm đòi hỏi công thức tính toán khác so với khoảng tin cậy trong thống kê tần suất. Do sự phức tạp của tính toán, tác giả nghiên cứu nhằm đề nghị sử dụng một phương pháp mới tìm khoảng mật độ hậu nghiệm cao nhất thông qua độ chênh lệch Dif., nhờ đó sử dụng hiệu quả giá trị của mức phân vị và tiết kiệm thời gian tính toán. Trong nghiên cứu này, tác giả đã ứng dụng phương pháp mới trong dự báo giá chứng khoán đóng cửa của 16 mã cổ phiếu mệnh giá lớn trên thị trường chứng khoán Việt Nam và 40 mã cổ phiếu đầu tiên xếp theo thứ tự niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội.
Tài liệu tham khảo
Bolstad, W. M., & Curran, J. M. (2016). Introduction to Bayesian statistics (3rd ed.). New Jersey: John Wiley & Sons.
Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical inference (Vol. 2). Pacific Grove, CA: Duxbury.
Chen, L.–A., & Hung, H.–N. (2006). Extending the discussion on coverage intervals and statistical coverage intervals. Metrologia, 43(6), L43–L44.
Chen, M.–H., & Shao, Q.–M. (1999). Monte Carlo estimation of Bayesian credible and HPD intervals. Journal of Computational and Graphical Statistics, 8(1), 69–92.
Chen, L.–A., Huang, J.–Y., & Chen, H.–C. (2007). Parametric coverage interval. Metrologia, 44(2), L7–L9.
Fotowicz, P. (2005). An analytical method for calculating a coverage interval. Metrologia, 43(1), 42–45.
Fotowicz, P. (2014). Methods for calculating the coverage interval based on the Flatten–Gaussian distribution. Measurement, 55, 272–275.
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian data analysis (2nd ed.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
Hyndman, R. J. (1995). Highest‐density forecast regions for nonlinear and non‐normal time series models. Journal of Forecasting, 14(5), 431–441.
Hyndman, R. J. (1996). Computing and graphing highest density regions. The American Statistician, 50(2), 120–126.
Joseph, L., Wolfson, D. B., & Du Berger, R. (1995). Sample size calculations for binomial proportions via highest posterior density intervals. The Statistician, 44(2), 143–154.
Kim, J. H., Silvapulle, P., & Hyndman, R. J. (2007). Half-life estimation based on the bias-corrected bootstrap: A highest density region approach. Computational statistics & data analysis, 51(7), 3418–3432.
Shmueli, G. (2010). To explain or to predict? Statistical science, 25(3), 289–310.
Turkkan, N., & Pham–Gia, T. (1993). Computation of the highest posterior density interval in Bayesian analysis. Journal of statistical computation and simulation, 44(3–4), 243–250.
Vexler, A., Zou, L., & Hutson, A. D. (2016). Data-Driven Confidence Interval Estimation Incorporating Prior Information with an Adjustment for Skewed Data. The American Statistician, 70(3), 243–249.
Willink, R. (2004). Coverage intervals and statistical coverage intervals. Metrologia, 41(3), L5–L6.
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công-Phi thương mại 4.0 Quốc tế.
