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摘要:
本文运用贝叶斯方法研究了分位点门限自回归时间序列模型的估计和预测.通过将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,作者利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行了贝叶斯估计.同时作者将模型应用于上证综合指数的收益率的数据,得到了这一收益率的分位点估计.这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.
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文献信息
篇名 分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯分析
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 贝叶斯分析 MCMC 门限分位点自回归模型 上证综合指数
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 748-752
页数 5页 分类号 O212.8
字数 3260字 语种 中文
DOI 103969/j.issn.0490-6756.2016.07.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐亚勇 四川大学数学学院 21 87 5.0 8.0
2 李东方 四川大学数学学院 6 21 3.0 4.0
3 赵超 四川大学数学学院 5 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分析
MCMC
门限分位点自回归模型
上证综合指数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
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10
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