广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计

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

分类号：O212(概率论与数理统计)

在线出版日期：2014-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：16-18