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贝叶斯估计PPT学习教案.pptx
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会计学
1
贝叶斯估计
贝叶斯估计对经典计量经济学模型估计方法的扩展在于,它不仅
利用
样本信息
,同时利用
非样本信息
。
贝叶斯统计是由
T
.R
.Ba
yes
于
19
世纪创立的数理统计的一个重要分支,
20
世纪
50
年代,以
H.Robbins
为代表提出了在计量经济学模型估计
中将经验贝叶斯方法与经典方法相结合,引起了广泛的重视。
在实际应用中,由于先验信息难以获得,该估计方法很难应用。
第
1
页
/
共
26
页
一、贝叶斯估计
第
2
页
/
共
26
页
1
、贝叶斯方法的基本思路
贝叶斯方法的基本思路:
假定要估计的模型参数是服从一定分布的随机变量,根据经验给出待估
参数的先验分布(也称为主观分布),关于这些先验分布的信息被称为
先验信息;
然后根据这些先验信息,并与样本信息相结合,应用贝叶斯定理,求出
待估参数的后验分布;
再应用损失函数,得出后验分布的一些特征值,并把它们作为待估参数
的估计量。
第
3
页
/
共
26
页
贝叶斯方法与经典估计方法的不同之处:
关于参数的解释不同
经典估计方法认为待估参数具有确定值,它的估计量才是随机的;贝叶斯方法认为
待估参数是一个服从某种分布的随机变量。
所利用的信息不同
对随机误差项的要求不同
贝叶斯方法需要知道随机误差项的具体分布形式。
选择参数估计量的准则不同
需要构造一个损失函数,并以损失函数最小化为准则求得参数估计量。
第
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