【摘要】近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了...