基于MCMC方法的ARFIMA模型贝叶斯分析及实证研究
2012-05-22分类号:O212.8
【部门】广州大学数学与信息科学学院 广州大学数学与交叉科学广东普通高校重点实验室
【摘要】在经济领域中,时间序列具有序列相关和长记忆等特征,用考虑了时间序列短记忆性和长记忆的ARFIMA来模型分析研究经济时间序列有利于提高拟合及预测的精度。近几十年来对ARFIMA模型参数估计和分数差分算子阶数d的研究越来越多,该模型的应用也越来越广泛。基于贝叶斯方法在参数估计中的优越性,本文结合众多应用此方法的文献所得到的后验分布特点,提出了合理的先验分布,考虑到计算难度,采用MCMC方法对模型的参数进行估计,最后应用我国过去几十年的GDP数据进行实证分析,得到了ARFIMA模型参数的后验分布图、均值、方差及95%的置信区间。
【关键词】ARFIMA模型 贝叶斯分析 MCMC方法 后验分布
【基金】国家自然科学基金项目(10971042);; 教育部人文社会科学研究项目(11YJA106)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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