本文選題：條件異方差　切入點：時變自回歸模型　出處：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：本文主要研究了條件異方差時變自回歸模型參數的貝葉斯估計,在時變自回歸模型參數的貝葉斯估計研究基礎上,擾動項的方差服從ARCH(1)模型,對模型的參數不施加服從隨機游走過程之類的限制,而是假設不同時刻其系數的先后狀態(tài)具有一定的相關性,并且時間間隔距離越短它的相關性表現越強烈.由于時間的不可重復性,通常我們只能獲得單個樣本條,在這種情形下采用貝葉斯估計方法對參數進行估計.由貝葉斯公式得到參數的后驗分布,用后驗均值估計參數;對于復雜的后驗分布要計算滿條件分布,如果滿條件分布不是已知分布,則不能對其直接抽樣,應用逐分量的Metropolis-Hastings抽樣方法進行抽樣,用樣本均值估計參數,從而得到參數的貝葉斯估計.本文通過分析一個簡單的條件異方差時變模型,對其進行數值模擬來展示這個模型系數的估計效果.對我國GDP增長率的實例分析表明通過貝葉斯估計方法得到模型參數的估計值,能夠很好地揭示實際問題變化過程中存在的內在規(guī)律.
[Abstract]:Variable estimation of Bias parameters of autoregressive model this paper mainly studies the conditional heteroskedasticity, the time-varying autoregressive model of Bias parameter estimation based on perturbation variance with ARCH (1) model, the parameters of the model are applied to random walk process such restrictions, but the assumption that different moment coefficient has the state has a certain correlation, and the time interval the shorter the distance between the more intense. Because of the time can not be repeated, usually we can only obtain a single sample, the estimation method of the parameters are estimated by Bias in this case. Parameters are obtained by the Bias formula of the posterior distribution, posterior mean parameter estimation; for complex posterior distribution to calculate the full conditional distribution, if the full conditional distribution is not known for its distribution, not by direct sampling, component Metropolis-Has Tings sampling method, parameter estimation using the sample mean, in order to get the Bayesian estimation of parameters. Through the analysis of a simple conditional heteroskedasticity time-varying model of the numerical simulation to show the effect of the estimated model coefficients. Case analysis on China's GDP growth rate indicates that the Bayesian estimation method to estimate model the value of the parameter, can well reveal the inherent law of change process in practical problems.

【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F124;F224

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

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2 宋麗蔚;白普易;李剛;;基于貝葉斯估計的測試性仿真評估方法研究[J];新技術新工藝;2013年03期

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相關博士學位論文 前2條

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本文編號：1687016