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广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计

2014-05-15分类号:O212.8

【作者】徐燕  陈平雁  
【部门】南方医科大学生物统计学系  
【摘要】文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。
【关键词】偏正态分布  广义自回归条件异方差模型  贝叶斯估计  马尔科夫链蒙特卡洛
【基金】国家自然科学基金资助项目(81072386)
【所属期刊栏目】统计与决策
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