發(fā)布時間：2020-08-26 02:25

【摘要】：門限ARMA模型是十分重要的時間序列模型,在經(jīng)濟、金融等領(lǐng)域都有重要的應用價值。門限ARMA模型參數(shù)的傳統(tǒng)極大似然估計方法沒有考慮參數(shù)的先驗信息和樣本的后驗分布存在一些不足。貝葉斯估計方法是目前參數(shù)估計方面比較流行的方法之一,貝葉斯方法考慮到參數(shù)先驗信息的因素和后驗分布的價值,貝葉斯估計在門限ARMA模型參數(shù)估計方面更加明顯的優(yōu)勢。本文主要從貝葉斯方法研究門限ARMA模型;利用后驗分布通過MCMC方法得出參數(shù)估計值;結(jié)合2018年1月2日到2019年4月8日滬深300指數(shù)對數(shù)收益率序列驗證了貝葉斯估計下的門限ARMA模型的有效性。首先,介紹了門限ARMA模型,通過門限RMA模型的定義和二體制門限ARMA模型,分析了模型參數(shù)的性質(zhì)。其次,選取適當先驗分布,采用Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽樣方法對門限自回歸滑動平均模型參數(shù)進行貝葉斯估計,推導其后驗分布。通過對Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽樣方法的描述,給出了MCMC算法和具體操作步驟。最后,選取2018年1月2日到2019年4月8日滬深300指數(shù)數(shù)據(jù),計算滬深300指數(shù)對數(shù)收益率,通過門限ARMA模型對滬深300指數(shù)對數(shù)收益率進行實證研究,分析了滬深300指數(shù)對數(shù)收益率的波動情況。
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：2804540