分位数自回归变点模型的贝叶斯分析及应用

发布时间：2018-04-21 16:46

  本文选题：贝叶斯方法 + 分位数自回归模型　； 参考：《统计与决策》2017年23期

【摘要】：文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析。基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数的满条件分布以及MCMC抽样算法。仿真结果表明,所得到变点时刻的MCMC抽样链条有很好的收敛性。使用分位数自回归变点模型对中小板综合指数极差数据进行实证分析,结果表明了数据的波动具有非对称性,在较低分位数上波动的滞后性要弱于高分位数。在不同分位数上得到的变点时刻的估计,与该时间段中小板市场波动的实际表现相一致。
[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.
【作者单位】： 上海大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11371242)
【分类号】：O212

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本文编号：1783262