單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)時(shí)序中是否具有平穩(wěn)性的一種重要方法.最初經(jīng)典單位根檢驗(yàn)法很受學(xué)者們的歡迎,后來隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)者對這一領(lǐng)域的關(guān)注,發(fā)現(xiàn)經(jīng)典單位根檢驗(yàn)方法存在著不足,并提出利用貝葉斯理論可以彌補(bǔ)經(jīng)典方法中的不足.因而貝葉斯單位根檢驗(yàn)成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn).本文主要研究正態(tài)分布時(shí)序和厚尾時(shí)序中的單位根檢驗(yàn)問題.在正態(tài)分布時(shí)序中,其檢驗(yàn)結(jié)果受自回歸系數(shù)先驗(yàn)信息的影響,為了能更加有效地檢驗(yàn)時(shí)序中是否含有單位根,本文構(gòu)造了一種混合先驗(yàn)分布函數(shù)以彌補(bǔ)已有Bayes檢驗(yàn)中過分拒絕單位根假設(shè)的缺點(diǎn),通過Monte Carlo模擬和實(shí)例證實(shí)了這一方法的有效性.另外,由于關(guān)于厚尾時(shí)序下的單位根檢驗(yàn)研究較少,本文采用貝葉斯方法對厚尾時(shí)序中是否含有單位根進(jìn)行了深入研究,運(yùn)用Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)考察了自由度和先驗(yàn)信息對單位根檢驗(yàn)結(jié)果的影響,并且最終采用具體實(shí)例證實(shí)了此方法的可行性和有用性. 

【文章來源】：山西大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
本文記號及縮寫
第一章 引言
    1.1 研究現(xiàn)狀
    1.2 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 正態(tài)分布時(shí)序下的單位根檢驗(yàn)
    2.1 模型與假設(shè)
    2.2 主要結(jié)果
        2.2.1 模型的性質(zhì)
        2.2.2 混合先驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
    2.3 檢驗(yàn)方法
    2.4 模擬實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 不帶時(shí)間趨勢的模擬實(shí)驗(yàn)與分析
        2.4.2 帶時(shí)間趨勢的模擬實(shí)驗(yàn)與分析
    2.5 實(shí)證分析
第三章 厚尾時(shí)序下的單位根檢驗(yàn)
    3.1 模型與假設(shè)
    3.2 主要結(jié)果
        3.2.1 模型的性質(zhì)
        3.2.2 ρ的先驗(yàn)分布函數(shù)
    3.3 檢驗(yàn)方法
        3.3.1 貝葉斯因子方法
        3.3.2 可信區(qū)間方法
    3.4 模擬實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 不帶時(shí)間趨勢的模擬實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.2 帶時(shí)間趨勢的模擬實(shí)驗(yàn)與分析
    3.5 實(shí)證分析
第四章 總結(jié)與展望
    4.1 內(nèi)容總結(jié)
    4.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個(gè)人簡況及聯(lián)系方式


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]厚尾金融時(shí)間序列的貝葉斯單位根檢驗(yàn)[J]. 李勇,孫瑞博,王貴銀.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2012(01)
[2]基于貝葉斯決策的先驗(yàn)分布的選取方法[J]. 陳文強(qiáng),李小蕊,史朋飛.  經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2009(04)
[3]基于參數(shù)的貝葉斯先驗(yàn)選擇方法[J]. 李勇.  西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(02)
[4]ARCH類模型研究及其應(yīng)用[J]. 陳健,何仁科.  技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2002(03)
[5]厚尾分布及其在股市中的應(yīng)用[J]. 張堯庭.  中國貨幣市場. 2002(03)
[6]中國股市的基本統(tǒng)計(jì)分析[J]. 顧嵐,孫立娟,薛繼銳.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2001(01)



本文編號：3238179