基于贝叶斯的金融时间序列预测研究

摘要：

传统的时间序列分析与预测方法没有考虑样本和参数的先验信息,导致预测结果和实际数据的偏差较大,贝叶斯参数估计方法可以充分利用参数的先验信息,使得估计参数的方差更小,估计结果更加精确,预测结果更真实有用.随着MCMC方法和WinBUGS软件的发展,贝叶斯分析方法估计模型的计算困难逐渐减弱,因此,近年来贝叶斯时间序列预测方法越来越受到关注.本文基于上证指数收盘价的数据,采用Eviews和WinBugs软件,对样本数据进行预处理,利用贝叶斯参数估计方法进行时间序列自回归模型的实证研究分析.

关键词：自回归模型、贝叶斯参数估计、MCMC方法

所属期刊栏目：19

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：滁州学院校级规划项目2015GH34

在线出版日期：2018-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58