本文選題：貝葉斯方法 + 分位數(shù)自回歸模型�。� 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年23期

【摘要】：文章使用貝葉斯方法對分位數(shù)自回歸模型系數(shù)的變點問題進行分析�；趯Ψ治粩�(shù)回歸模型的Gibbs抽樣方法的研究,給出了變點模型參數(shù)的滿條件分布以及MCMC抽樣算法。仿真結(jié)果表明,所得到變點時刻的MCMC抽樣鏈條有很好的收斂性。使用分位數(shù)自回歸變點模型對中小板綜合指數(shù)極差數(shù)據(jù)進行實證分析,結(jié)果表明了數(shù)據(jù)的波動具有非對稱性,在較低分位數(shù)上波動的滯后性要弱于高分位數(shù)。在不同分位數(shù)上得到的變點時刻的估計,與該時間段中小板市場波動的實際表現(xiàn)相一致。
[Abstract]:In this paper, Bayesian method is used to analyze the change point problem of quantile autoregressive model coefficients. Based on the study of the Gibbs sampling method for quantile regression model, the full conditional distribution of the parameters of the variable point model and the MCMC sampling algorithm are given. The simulation results show that the MCMC sampling chain has good convergence. The empirical analysis of the range data of composite index of small and medium-sized plate by using the quantile autoregressive change point model shows that the fluctuation of the data is asymmetric and the lag of the fluctuation on the lower quantile is weaker than that of the high quartile. The estimation of the change point time at different quantiles is consistent with the actual performance of the market volatility in this period.
【作者單位】： 上海大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11371242)
【分類號】：O212

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本文編號：1783262