基于MCMC算法的贝叶斯变结构分位自回归模型研究

发布时间：2017-06-22 23:09

  本文关键词：基于MCMC算法的贝叶斯变结构分位自回归模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了更全面细致的刻画时间序列变结构性的特征及其相依性,提出了一类马尔可夫变结构分位自回归模型。利用非对称Laplace分布构建了模型的似然函数,证明了当回归系数的先验分布选择为扩散先验分布时,参数的各阶后验矩都是存在的,并给出了能确定变点位置和性质的隐含变量的后验完全条件分布。仿真分析结果发现马尔可夫变结构分位自回归模型可以全面有效地实现对时间序列数据变结构性的刻画。并应用贝叶斯Markov分位自回归方法分析了中国证券市场的变结构性,结果发现中国证券市场在不同阶段尾部表现出不同的相依性。
【作者单位】： 湖南科技大学商学院;中南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 分位回归 变结构 贝叶斯方法 Markov链 MCMC算法
【基金】：国家自然科学基金项目(41301421);国家自然科学基金项目(41271139)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言经济时间序列通常表现出周期性和变结构性。以往关于变结构问题的研究主要集中考虑时间序列均值或方差的变结构性,而在应用研究中发现,在不同概率水平下,经济变量其尾部行为也具有变结构性,比如正冲击或负冲击引起的非对称波动持续性。分位回归方法为研究分布或条件分布

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本文编号：473364