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胡舒文;波斯基特，D.S。;张西斌

不规则多元分布的贝叶斯自适应带宽核密度估计。 （英语） Zbl 1239.62037号

计算。统计数据分析。 56，第3期，732-740（2012）.
摘要：我们提出了一种新的多元核密度估计方法，将数据分为低密度和高密度区域，作为分配自适应带宽的基本机制。我们通过Kullback-Leibler发散准则导出带宽参数的后验密度，并使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样算法来估计自适应带宽。由此产生的估计器称为尾自适应密度估计器。蒙特卡罗仿真结果表明，尾部自适应密度估计器的性能优于使用不同全局带宽选择规则实现的全局带宽密度估计器。通过使用尾部自适应密度估计量估计美国和澳大利亚股市每日指数收益的双变量密度，证明了尾部自适应密度估计器的推断潜力。

引用于14文件

MSC公司：

62G07年 密度估算
2015年1月62日 贝叶斯推断
62甲12 多元分析中的估计
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

边际似然;马尔科夫蒙特卡洛;标准普尔500指数;价值-风险

软件：

脓疱病;科恩平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Hu}等人，计算。统计数据分析。56，第3号，732--740（2012；Zbl 1239.62037）
全文： 内政部 链接

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