【摘要】：近似貝葉斯計算(Approximate Bayesian Computation,ABC)方法是近年來發(fā)展起來的一種基于數(shù)據(jù)模擬的貝葉斯推斷方法�；诮�(jīng)驗似然的近似貝葉斯計算方法(Bayesian Computation with empirical likelihood,BCel)可以克服 ABC 方法難以校準等問題,是一類改良的ABC算法。穩(wěn)定分布(stable distribution)是一類可以刻畫"尖峰厚尾"的金融數(shù)據(jù)的分布,但其不存在顯式密度函數(shù)表達式,常用的參數(shù)估計方法不能很好地處理。本文提出基于BCel的穩(wěn)定分布參數(shù)估計方法及貝葉斯預(yù)測方法,并進行數(shù)據(jù)模擬實驗及上證指數(shù)收益率分布實證研究。合成似然(synthetic likelihood)是一類代理似然,常與Metropolis-Hastings馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(Metropolis-Hastings Markov Chain Monte Carlo,MH-MCMC)結(jié)合,即基于合成似然MH MCMC方法(MHsl),對復雜模型進行統(tǒng)計推斷。本文將合成似然結(jié)合ABC方法,類似BCel提出基于合成似然貝葉斯計算(Bayesian Computation with synthetic likelihood,BCsl)。BCsl 可以避免 MHsl 繁瑣的調(diào)整接受概率的工作,并且比BCel更加穩(wěn)健。本文將BCsl對比BCel,MHsl對混沌生態(tài)動力模型(chaotic ecological dynamic system model),分位數(shù)分布(quantile distributions),時間序列異方差模型(heteroscedastic time series model),分層的二項式模型(binomial model),人口基因模型(population structure and local adaptation model)等五類模型根據(jù)模型特點進行參數(shù)估計數(shù)值模擬實驗,說明BCsl方法應(yīng)用過程與估計效果,最后將BCsl用于上證指數(shù)收益率時間序列進行了實證研究。
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【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：O212.8

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本文編號：2277119