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An Uncoupling Coupling method for Markov chain Monte Carlo simulations with an application to biomoleculesFischer, Alexander. January 2003 (has links)
Berlin, Freie Universiẗat, Diss., 2003. / Dateiformat: zip, Dateien im PDF-Format.
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Bayesian analysis of the heterogeneity modelFrühwirth-Schnatter, Sylvia, Tüchler, Regina, Otter, Thomas January 2002 (has links) (PDF)
In the present paper we consider Bayesian estimation of a finite mixture of models with random effects which is also known as the heterogeneity model. First, we discuss the properties of various MCMC samplers that are obtained from full conditional Gibbs sampling by grouping and collapsing. Whereas full conditional Gibbs sampling turns out to be sensitive to the parameterization chosen for the mean structure of the model, the alternative sampler is robust in this respect. However, the logical extension of the approach to the sampling of the group variances does not further increase the efficiency of the sampler. Second, we deal with the identifiability problem due to the arbitrary labeling within the model. Finally, a case study involving metric Conjoint analysis serves as a practical illustration. (author's abstract) / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
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Hierarchical Bayesian spatial regression models with applications to non-life insuranceGschlössl, Susanne Unknown Date (has links) (PDF)
München, Techn. Univ., Diss., 2006
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Bayesian methods in portfolio credit risk managementWendin, Jonathan Erik Purvis. January 2006 (has links) (PDF)
Diss., Eidgenössische Technische Hochschule ETH Zürich, Nr. 16481, 2006.
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An Uncoupling Coupling method for Markov chain Monte Carlo simulations with an application to biomoleculesFischer, Alexander. Unknown Date (has links)
Freie Universiẗat, Diss., 2003--Berlin. / Dateiformat: zip, Dateien im PDF-Format.
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Simulation and validation of an integrated markets modelSallans, Brian, Pfister, Alexander, Karatzoglou, Alexandros, Dorffner, Georg January 2003 (has links) (PDF)
The behavior of boundedly rational agents in two interacting markets is investigated. A discrete-time model of coupled financial and consumer markets is described. The integrated model consists of heterogenous consumers, financial traders, and production firms. The production firms operate in the consumer market, and offer their shares to be traded on the financial market. The model is validated by comparing its output to known empirical properties of real markets. In order to better explore the influence of model parameters on behavior, a novel Markov chain Monte Carlo method is introduced. This method allows for the efficient exploration of large parameter spaces, in order to find which parameter regimes lead to reproduction of empirical phenomena. It is shown that the integrated markets model can reproduce a number of empirical "stylized facts", including learning-by-doing effects, fundamental price effects, low autocorrelations, volatility clustering, high kurtosis, and volatility-volume correlations. (author's abstract) / Series: Working Papers SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
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Hierarchical binary spatial regression models with cluster effectsProkopenko, Sergiy. January 2004 (has links) (PDF)
München, Techn. Univ., Diss., 2004.
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Entwicklung eines Monte-Carlo-Verfahrens zum selbständigen Lernen von Gauß-MischverteilungenLauer, Martin. Unknown Date (has links) (PDF)
Universiẗat, Diss., 2004--Osnabrück.
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Regression models for ordinal valued time series estimation and applications in finance /Müller, Gernot. Unknown Date (has links)
Techn. University, Diss., 2004--München.
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Transition Matrix Monte Carlo Methods for Density of States PredictionHaber, René 03 July 2014 (has links) (PDF)
Ziel dieser Arbeit ist zunächst die Entwicklung einer Vergleichsgrundlage, auf Basis derer Algorithmen zur Berechnung der Zustandsdichte verglichen werden können. Darauf aufbauend wird ein bestehendes übergangsmatrixbasiertes Verfahren für das großkanonisch Ensemble um ein neues Auswerteverfahren erweitert. Dazu werden numerische Untersuchungen verschiedener Monte-Carlo-Algorithmen zur Berechnung der Zustandsdichte durchgeführt. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf Verfahren, die auf Übergangsmatrizen basieren, sowie auf dem Verfahren von Wang und Landau.
Im ersten Teil der Forschungsarbeit wird ein umfassender Überblick über Monte-Carlo-Methoden und Auswerteverfahren zur Bestimmung der Zustandsdichte sowie über verwandte Verfahren gegeben. Außerdem werden verschiedene Methoden zur Berechnung der Zustandsdichte aus Übergangsmatrizen vorgestellt und diskutiert.
Im zweiten Teil der Arbeit wird eine neue Vergleichsgrundlage für Algorithmen zur Bestimmung der Zustandsdichte erarbeitet. Dazu wird ein neues Modellsystem entwickelt, an dem verschiedene Parameter frei gewählt werden können und für das die exakte Zustandsdichte sowie die exakte Übergangsmatrix bekannt sind. Anschließend werden zwei weitere Systeme diskutiert für welche zumindest die exakte Zustandsdichte bekannt ist: das Ising Modell und das Lennard-Jones System.
Der dritte Teil der Arbeit beschäftigt sich mit numerischen Untersuchungen an einer Auswahl der vorgestellten Verfahren. Auf Basis der entwickelten Vergleichsgrundlage wird der Einfluss verschiedener Parameter auf die Qualität der berechneten Zustandsdichte quantitativ bestimmt. Es wird gezeigt, dass Übergangsmatrizen in Simulationen mit Wang-Landau-Verfahren eine wesentlich bessere Zustandsdichte liefern als das Verfahren selbst.
Anschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse genutzt um ein neues Verfahren zu entwickeln mit welchem die Zustandsdichte mittels Minimierung der Abweichungen des detaillierten Gleichgewichts aus großen, dünnbesetzten Übergangsmatrizen gewonnen werden kann. Im Anschluss wird ein Lennard-Jones-System im großkanonischen Ensemble untersucht. Es wird gezeigt, dass durch das neue Verfahren Zustandsdichte und Dampfdruckkurve bestimmt werden können, welche qualitativ mit Referenzdaten übereinstimmen.
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