下载文档原格式
马尔可夫区制转换向量自回归模型随着大数据时代的到来，统计学和数据科学领域的研究和应用也取得了长足的发展。
马尔可夫区制转换向量自回归模型（Markov regime-switching vector autoregressive model）作为一种重要的时间序列模型，在金融市场预测、宏观经济分析等领域得到了广泛的应用。
本文将对马尔可夫区制转换向量自回归模型进行介绍和分析，包括其基本概念、模型假设、参数估计方法等内容。
一、马尔可夫区制转换向量自回归模型的基本概念马尔可夫区制转换向量自回归模型是一种描述时间序列变量之间动态关系的模型，它考虑了不同时间段内数据的不同特征，并能够在不同状态下描述不同的关系。
具体来说，该模型假设时间序列在不同的时间段内处于不同的状态（或区域），而状态之间的转换满足马尔可夫链的性质，即未来状态的转换仅与当前状态有关，与过去状态无关。
二、马尔可夫区制转换向量自回归模型的模型假设马尔可夫区制转换向量自回归模型的主要假设包括以下几点：1. 状态转移性：时间序列的状态转移满足马尔可夫链的性质，未来状态的转移仅与当前状态相关。
2. 向量自回归性：时间序列变量之间的关系可以用向量自回归模型描述，即当前时间点的向量可以由过去时间点的向量线性组合而成。
3. 区制转换性：时间序列的状态在不同时期具有不同的动态特征，模型需要考虑不同状态下的向量自回归关系。
以上假设为马尔可夫区制转换向量自回归模型的基本假设，这些假设使得模型能够较好地描述时间序列数据的动态演化。
三、马尔可夫区制转换向量自回归模型的参数估计方法马尔可夫区制转换向量自回归模型的参数估计是一个重要且复杂的问题，一般可以通过以下几种方法进行估计：1. 极大似然估计：假设时间序列的概率分布形式，通过最大化似然函数来得到模型参数的估计值。
这种方法需要对概率分布进行合理的假设，并且通常需要通过迭代算法来求解。
2. 贝叶斯方法：利用贝叶斯统计理论，结合先验分布和似然函数，通过马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法得到模型参数的后验分布，进而得到参数的估计值。
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是用来描述随机决策过程的数学框架，它包括一个状态空间、一个动作空间和一个奖励函数。
MDP可以应用于很多领域，比如人工智能、运筹学和经济学等。
在这篇文章中，我们将讨论马尔可夫决策过程中的连续时间建模方法。
首先，让我们回顾一下标准的离散时间马尔可夫决策过程。
在离散时间模型中，状态和动作空间是有限的，时间步长是离散的。
然而，在现实世界中，许多决策问题的时间是连续的，比如股票交易、机器人控制等。
因此，我们需要将马尔可夫决策过程扩展到连续时间模型。
在连续时间模型中，状态和动作空间通常是无限的。
为了解决这个问题，我们可以使用随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDE）来建模状态的演化。
SDE是一种描述随机过程的微分方程，它可以用来描述状态在连续时间内的变化。
在连续时间马尔可夫决策过程中，我们可以将SDE和MDP结合起来，得到一个连续时间的马尔可夫决策过程模型。
为了解决连续时间MDP的求解问题，我们可以使用一些数值方法，比如蒙特卡洛方法、动态规划和近似方法等。
蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的求解方法，它可以用来估计价值函数和策略函数。
动态规划是一种递归求解方法，它可以用来求解最优策略和价值函数。
近似方法是一种用来处理大规模问题的方法，它可以用来近似求解连续时间MDP模型。
在实际应用中，连续时间MDP模型可以应用于很多领域。
比如，在金融领域，我们可以使用连续时间MDP模型来建立股票交易策略。
在工程领域，我们可以使用连续时间MDP模型来设计自动控制系统。
在医疗领域，我们可以使用连续时间MDP 模型来制定治疗方案。
总之，连续时间MDP是马尔可夫决策过程的一个重要扩展，它可以应用于很多实际问题，并且可以通过数值方法来求解。
希望本文可以对读者理解马尔可夫决策过程中的连续时间建模方法有所帮助。
机器学习_隐马尔可夫模型HMM1. 马尔可夫链马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质是无记忆性。
也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。
我们下面说的隐藏状态序列就马尔可夫链。
2. 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，用它处理的问题一般有两个特征：第一：问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列。
第二：问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观测到的，即隐藏状态序列，简称状态序列，该序列是马尔可夫链，由于该链不能直观观测，所以叫“隐”马尔可夫模型。
简单地说，状态序列前项能算出后项，但观测不到，观测序列前项算不出后项，但能观测到，观测序列可由状态序列算出。
HMM模型的主要参数是λ=(A,B,Π)，数据的流程是通过初始状态Pi生成第一个隐藏状态h1，h1结合生成矩阵B生成观测状态o1，h1根据转移矩阵A生成h2，h2和B再生成o2，以此类推，生成一系列的观测值。
HMM3. 举例1) 问题描述假设我关注了一支股票，它背后有主力高度控盘，我只能看到股票涨/跌（预测值：2种取值），看不到主力的操作：卖/不动/买（隐藏值：３种取值）。
涨跌受主力操作影响大，现在我知道一周之内股票的涨跌，想推测这段时间主力的操作。
假设我知道有以下信息：i. 观测序列O={o1,o2,...oT} 一周的涨跌O={1, 0, 1, 1, 1}ii. HMM模型λ=(A,B,Π)•隐藏状态转移矩阵A 主力从前一个操作到后一操作的转换概率A={{0.5, 0.3,0.2},{0.2, 0.5, 0.3},{0.3, 0.2, 0.5}}•隐藏状态对观测状态的生成矩阵B（3种->2种）主力操作对价格的影响B={{0.6, 0.3, 0.1},{0.2, 0.3, 0.5}}•隐藏状态的初始概率分布Pi（Π）主力一开始的操作的可能性Pi={0.7, 0.2,0.1}2) 代码c) 分析这里我们使用了Python的马尔可夫库hmmlearn，可通过命令 $ pip install hmmlearn安装（sklearn的hmm已停止更新，无法正常使用，所以用了hmmlearn库）马尔可夫模型λ=(A,B,Π)，A,B,Π是模型的参数，此例中我们直接给出，并填充到模型中，通过观测值和模型的参数，求取隐藏状态。
第2期总第101期2010年3月浙 江 工 商 大 学 学 报J O URNAL O F ZHEJ I ANG GO NGSHANG UN I VERS I T Y No .2Vol .101Mar .2010收稿日期:2010-01-05基金项目:国家自然科学基金(70871052)和教育部人文社科规划基金(05JA790031)资助,并在写作过程中得到姜晨、傅沂、燕波、唐牡丹、廖雪洁、宫晓羽等同学的帮助,顺致谢意作者简介:刘汉民,男,山东青岛人,暨南大学管理学院教授,博士生导师,主要从事企业理论、资本结构与公司治理、比较制度分析等研究。
路径依赖理论及其应用研究:一个文献综述刘汉民(暨南大学管理学院,广州510632)摘 要:诺斯的制度变迁理论引介到中国以后,“路径依赖”成为日益流行的概念。
但国内对“路径依赖”的认识存在偏差,因此有必要对路径依赖的相关文献进行梳理,对基本的概念进行深入的剖析。
本文从经济学的视角出发,简要地回顾了路径依赖理论在不同领域的研究进展并加以评析,以期对进一步的应用研究提供借鉴。
关键词:路径依赖;技术变迁;制度变迁;进化博弈;所有制;公司治理中图分类号:F124.8 文献标识码:A 文章编号:10091505(2010)02005815路径依赖(path dependence )概念来自于自然科学领域中的生物学。
1957年,W addingt on 在研究物种进化分叉和物种等级次序时发现,物种进化一方面决定于基因的随机演变和外部环境,另一方面还决定于基因本身存在的等级序列控制[1]。
所以,当物种进化时,偶然性随机因素启动序列控制机制,使物种进化产生各种各样的路径,这些路径互不重合、互不干扰,这就是路径依赖的本意。
其后,古尔德(1999)在研究生物进化中的间断均衡现象(Punctuated Equilibriu m )和熊猫拇指进化问题时,进一步提出了生物演进路径的机制和路径可能非最优的性质,并明确了“路径依赖”的概念[2]。
马尔可夫区制转换向量自回归模型马尔可夫区制转换向量自回归模型（Vector Autoregression Model with Markov Regime Switching, VAR-MS），结合了马尔可夫区制转换模型和向量自回归模型的特点，可用于对多变量时间序列数据进行建模和预测。
传统的向量自回归模型（Vector Autoregression Model, VAR）假设观测数据具有平稳性，且变量之间的关系是线性的。
然而，在实际的金融、经济和社会领域中，经常会出现时间序列数据在不同时间段呈现不同的模式或状态，如金融市场的牛熊转换、经济周期的波动等。
为了更准确地捕捉这种转变过程，VAR-MS模型引入了马尔可夫区制转换的思想。
马尔可夫区制转换是指时间序列数据的状态在不同的时间段随机地发生转换。
这种转换可以用马尔可夫链来表示，其中每个时间段被定义为一个状态，而状态之间的转换概率由状态转移矩阵表示。
在VAR-MS模型中，时间序列数据被整体分为多个区域，并假设每个区域内的数据服从一个固定的向量自回归模型。
根据当前的状态，根据转移概率矩阵，模型会在不同的区域之间进行切换。
VAR-MS模型可以用以下的数学表达式表示：Y_t = μ_Z + A_ZY_{t-1} + ε_t其中，Y_t是一个n维向量，表示时间t时刻的观测数据；μ_Z是一个n维向量，表示在状态为Z时的截距项；A_Z是一个n×n的矩阵，表示在状态为Z时的系数矩阵；ε_t是一个n维向量，表示误差项，满足ε_t ∼ N(0, Σ_Z)，其中Σ_Z是在状态为Z时的协方差矩阵。
VAR-MS模型的参数估计通常采用最大似然估计或贝叶斯估计方法。
在实际应用中，首先需要通过一些判别方法（如似然比检验或信息准则）来确定马尔可夫区制转换的状态数。
然后，使用EM算法或Gibbs采样等方法来估计模型的参数和状态序列。
VAR-MS模型在金融和经济领域具有广泛的应用。
4.1 连续隐马尔科夫链模型（CHMM）在交通规划和决策的角度估计特定出行者的确切的出行目的没有必要，推测出行者在一定条件下会有某种目的的概率就能够满足要求。
因此本文提出一种基于无监督机器学习的连续隐马尔科夫链模型（CHMM）来识别公共自行车出行链借还车出行目的，根据个人属性、出行时间和站点土地利用属性数据，得到每次借还车活动属于某种出行目的的概率，进一步识别公共自行车出行链最可能的出行目的活动链。
4.1.1连续隐马尔科夫链模型概述隐马尔可夫链模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，它被用来描述一个含有隐含未知状态的马尔可夫链。
隐马尔可夫链模型是马尔可夫链的一种，其隐藏状态不能被直接观察到，但能通过观测向量序列推断出来，每个观测向量都是通过状态成员的概率密度分布表现，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。
本文将隐马尔科夫链和混合高斯融合在一起，形成一个连续的隐马尔科夫链模型（CHMM），并应用该模型来识别公共自行车出行链借还车活动目的。
连续隐马尔科夫链模型采用无监督的机器学习技术，用于训练的数据无需是标记的数据，该模型既不需要标记训练数据，也没有后续的样本测试，如提示-回忆调查。
相反，该模型仅利用智能卡和总的土地利用数据。
后者为隐藏活动提供额外的解释变量。
出行链内各活动的时间和空间信息是从IC卡数据获得，相关土地利用数据是根据南京土地利用规划图和百度地图POI数据获得。
在本文的研究中，一个马尔可夫链可以解释为出行者在两个连续活动状态之间的状态转换，确定一个状态只取决于它之前的状态，一个状态对应一个出行者未知的借还车活动[48-50]。
本研究坚持传统的马尔可夫过程的假设，将它包含进无监督的机器学习模型。
“隐藏马尔可夫”源于一个事实，即一系列出行链的活动是不可观察的。
对于CHMM，高斯混合模型负责的是马尔可夫链的输入端，每一个活动模式下的隐藏状态都有属于一个特征空间的集群输出概率，每个集群是观察不到的，隐藏状态集群的数量必须事先给出。
中南财经政法大学研究生学报2021年第1期产业协同集聚对绿色创新效率的影响周丽敏（中南财经政法大学统计与数学学院，湖北武汉430073）摘要:该文采用空间面板杜宾模型分析生产性服务业与制造业的协同集聚对绿色创新效率的影响。
首先运用超效率SBM模型测算2003-2018年全国各省份的绿色创新效率，然后以产业集聚水平为解释变量，分单一产业集聚、产业协同集聚以及东中西区域进行空间面板杜宾回归。
结果表明:从全国来看，产业的协同集聚以及制造业集聚对绿色创新效率的直接效应与空间间接效应均为正向促进作用，生产性服务业集聚则相反，直接、间接效应均为负;分地区来看,中部地区的直接、间接效应与全国保持一致，东部西部地区则呈现基本不显著的负反馈效应，与我国东中西产业协同集聚水平相对应。
从产业协同集聚视角为我国绿色创新效率发展提供一定参考思路。
关键词:生产性服务业;制造业;产业协同集聚;超效率SBM模型;空间面板杜宾模型绿色发展是“十三五”以来我国重大发展理念之一。
自此以来，建立绿色经济体系，实现绿色转型已成为推动我国经济高质量发展的关键。
绿色创新以技术创新为目标、绿色发展为核心要义，旨在有效促进经济转型与产业发展。
在此背景下，如何有效提高绿色创新效率值得探讨。
同时随着产业结构的不断发展与我国产业链的形成日益完善,单一产业的专业化与多样化集聚已无法满足对各式各样产品与工艺的效率提升需求，高端制造业服务化、生产性服务业①高效化逐渐成为产业协同发展中重要表征,生产性服务业与制造业的协同集聚是新时期产业经济协同集聚的一种模式。
二者在互相促进的产业链下能否充分发挥各自优势,大力提升资源配置效率以实现地区绿色创新效率的“单向驱动”向“双轮驱动”的友好转化有待深入研究,本文为加强区域绿色创新提供参考思路。
基于此，本文主要从空间溢出的视角分别分析生产性服务业以及制造业的产业集聚对绿色创新效率的单向驱动效应、生产性服务业-制造业协同集聚（简称“产业协同集聚”）对绿色创新效率的双向驱动效应，旨在以实证的角度探讨产业协同集聚与绿色创新效率的定量关系与空间效应，进一步揭示两者的关系。
马尔可夫模型简介及应用马尔可夫模型是一种用来描述一系列随机变量的数学模型，其基本思想是当前时刻的状态只依赖于前一个时刻的状态，与更早的状态无关。
马尔可夫模型在自然语言处理、金融、生态学等领域有着广泛的应用。
马尔可夫链马尔可夫链是马尔可夫模型的最基本形式。
它是一种离散时间的随机过程，具有无记忆性和状态转移性。
在一个马尔可夫链中，每个状态都有一个特定的概率，表示从当前状态转移到下一个状态的概率。
这些概率可以用一个状态转移矩阵来描述，矩阵的每一个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。
马尔可夫链的应用马尔可夫链在自然语言处理领域有着广泛的应用。
例如，在语音识别中，可以使用马尔可夫链来建模语音的特征序列，从而识别出不同的语音单元。
在文本生成中，可以利用马尔可夫链来模拟语言的生成过程，从而生成类似真实语言的文本。
此外，在金融领域，马尔可夫链也被广泛应用。
例如，在股票价格的预测中，可以使用马尔可夫链来建模股票价格的波动，从而预测未来的价格走势。
在风险管理中，也可以利用马尔可夫链来建立信用风险模型，评估不同投资组合的风险水平。
马尔可夫随机场除了马尔可夫链，马尔可夫模型还有一个重要的扩展形式，即马尔可夫随机场。
马尔可夫随机场是一种无向图模型，用来描述一组随机变量之间的关系。
在马尔可夫随机场中，每个节点表示一个随机变量，每条边表示两个随机变量之间的关系。
马尔可夫随机场的应用马尔可夫随机场在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
例如，在图像分割中，可以使用马尔可夫随机场来建立像素之间的关系，从而实现对图像的分割。
在自然语言处理中，可以利用马尔可夫随机场来建立单词之间的关系，从而实现对文本的标注和分类。
总结马尔可夫模型是一种简单而强大的数学模型，具有广泛的应用价值。
通过建立状态转移矩阵，可以描述随机变量之间的动态演变过程。
在实际应用中，马尔可夫模型能够帮助我们更好地理解和预测复杂系统的行为，为决策和规划提供科学依据。
马尔可夫过程停留时间的分布,矩及其应用
一、概述
马尔可夫过程停留时间的分布（MPD）被定义为在一系列状态转换中，某个状态保持
持续时间的概率分布，它在许多统计模型研究中被大量使用，如状态方程模型、多步马尔
可夫链模型等等。
马尔可夫过程的停留时间的分布由矩(moment)反映出离散分布的某些特性，而且它的应用范围很广，涉及经济、生态、统计、信息学等领域。
二、停留时间的分布的定义与性质
马尔可夫过程的停留时间的分布是一种狄利克雷分布（定概率斐波纳契分布），其定
义如下：在一个马尔可夫过程中，在某一状态中持续时间等于k所占的概率为
π_k=Pr(t_k=k)，即某一状态在一段时间内持续的概率。
它的方差、均值等一系列矩可以
反映该分布的一系列特性。
（1）方差矩：可以反映某一状态分布的方差程度，为衡量状态间分布特性提供基础；
（2）均值矩：可以衡量每个状态的均值分布，反映某一状态持续时间的平均值；
（4）最大值矩：可以反映分布中的最大值，使得用户能够对分布的最大值有一定的
认识；
（5）着重矩：可以衡量分布的着重程度，即某一状态易出现的概率；
马尔可夫过程停留时间的分布的矩的计算可以为用户提供更多的分布信息，其应用极
为广泛，如：分析运动学中机种位置的移动；提供自动分类系统；衡量语言模型中某一特
定状态出现概率等。
dtm主题模型文献综述DTM（Dynamic Topic Model）是一种用于对文本数据进行主题建模的方法，它能够挖掘文本中的隐藏主题，并在时间上对主题进行建模。
在本文中，我们将对DTM主题模型的研究文献进行综述，并探讨它的应用和存在的问题。
最早引入DTM的文献是Blei等人于2024年提出的动态语言模型（DLM），DLM是一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的主题模型，用于对新闻报道的文本进行主题建模。
DLM包含了两个层次的隐含状态，第一个层次用于表示文本数据的主题，第二个层次用于表示主题的动态变化。
但是，DLM在建模时忽略了文本数据的时间信息，因此，后续的研究对DLM进行了改进。
在2024年，Blei等人提出了动态主题模型（DTM），它是一种非参数贝叶斯方法，能够根据文本数据的时间顺序对主题进行建模。
DTM使用了隐狄利克雷分配（LDA）来对文档进行建模，同时引入了一个时间层次的隐马尔可夫模型来对主题进行建模。
具体而言，DTM将文本数据划分为多个时间片段，在每个时间片段内，文档依然服从LDA模型，但主题的分布会随时间而变化。
DTM通过将相邻时间片段之间的主题分布进行转换，从而实现了主题在时间上的动态变化。
DTM的一大应用是对新闻数据进行主题建模。
例如，Xu等人（2024）使用DTM对中文新闻数据进行主题建模，并通过观察主题的演变来检测社会事件的发展。
他们的实验结果表明，DTM能够准确地捕捉到不同主题在时间上的变化，并提供了对新闻事件的更细致理解。
此外，DTM还被广泛应用于社交媒体分析领域。
例如，Gerrish和Blei（2024）使用DTM对推特数据进行主题建模，并探讨了不同主题的传播情况。
他们的研究发现，一些主题在时间上的变化与真实世界的事件有关，并能够用来预测用户的行为。
尽管DTM在文本数据的主题建模中取得了很大的成功，但它也存在一些问题。
首先，DTM假设文档是在类似的语境下生成的，这在一些应用场景中可能不成立。
