本文主要研究内容
作者陈发展（2019）在《近似贝叶斯计算在AR模型参数估计中的应用》一文中研究指出：时间序列分析是统计学科的一个重要分支.它主要研究随着时间的变化事物发生发展的过程,以及寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势.在时间序列分析ARIMA模型体系中,AR模型是时间序列分析中一类重要的统计模型.[1-4]该模型被广泛的应用于金融,经济,生物,社会等领域.该模型的参数估计是时间序列的研究中最重要的环节.参数估计的方法在统计学上是系统化的,有着坚实的理论基础,但同时也是比较复杂的,对数据的特性有着较高的要求.常见的参数估计方法:矩估计法,最小二乘估计法,最小方差估计法,最大似然估计法,最大嫡估计法等.但是这些方法推导过程比较复杂.在保证一定精度的条件下,选取高效的估计方法是参数估计的研究热点.近年来很多文献分别从理论与实践的角度进行摸索,取得了很大的进展.近似贝叶斯计算（简记为ABC）就是近年来一种流行的基于贝叶斯统计的参数估计方法.与极大似然估计相比,该方法显著地特征就是用模拟的方法替代对似然函数的计算.尤其是对于复杂的模型估计,该方法具有明显的优势.本文主要利用近似贝叶斯计算方法研究了AR模型的参数估计.首先我们讨论了白噪声为正态分布AR模型参数的ABC估计.ABC方法本质上是拒绝算法,最重要的环节是尽可能选择低维的包含参数信息较多的参数统计量,这样可以降低被拒绝的概率,提高算法的效率.本文选择了自相关系数作为参数统计量进行模拟,从估计效果来看,该方法好于极大似然估计法.考虑到在金融模型中白噪声通常服从重尾分布,本文也讨论白噪声服从广义误差分布AR模型参数的ABC估计.此外本文也探讨了广义误差分布的参数ABC估计.最后本文收集深证指数近年来的数据,对深证指数分别建立白噪声服从正态分布和广义误差分布的AR模型,利用ABC算法对模型参数进行估计,从结果来看,白噪声服从广义分布的AR模型更加合理。
Abstract
shi jian xu lie fen xi shi tong ji xue ke de yi ge chong yao fen zhi .ta zhu yao yan jiu sui zhao shi jian de bian hua shi wu fa sheng fa zhan de guo cheng ,yi ji xun zhao shi wu fa zhan bian hua de gui lv bing yu ce wei lai de zou shi .zai shi jian xu lie fen xi ARIMAmo xing ti ji zhong ,ARmo xing shi shi jian xu lie fen xi zhong yi lei chong yao de tong ji mo xing .[1-4]gai mo xing bei an fan de ying yong yu jin rong ,jing ji ,sheng wu ,she hui deng ling yu .gai mo xing de can shu gu ji shi shi jian xu lie de yan jiu zhong zui chong yao de huan jie .can shu gu ji de fang fa zai tong ji xue shang shi ji tong hua de ,you zhao jian shi de li lun ji chu ,dan tong shi ye shi bi jiao fu za de ,dui shu ju de te xing you zhao jiao gao de yao qiu .chang jian de can shu gu ji fang fa :ju gu ji fa ,zui xiao er cheng gu ji fa ,zui xiao fang cha gu ji fa ,zui da shi ran gu ji fa ,zui da di gu ji fa deng .dan shi zhe xie fang fa tui dao guo cheng bi jiao fu za .zai bao zheng yi ding jing du de tiao jian xia ,shua qu gao xiao de gu ji fang fa shi can shu gu ji de yan jiu re dian .jin nian lai hen duo wen suo fen bie cong li lun yu shi jian de jiao du jin hang mo suo ,qu de le hen da de jin zhan .jin shi bei xie si ji suan （jian ji wei ABC）jiu shi jin nian lai yi chong liu hang de ji yu bei xie si tong ji de can shu gu ji fang fa .yu ji da shi ran gu ji xiang bi ,gai fang fa xian zhe de te zheng jiu shi yong mo ni de fang fa ti dai dui shi ran han shu de ji suan .you ji shi dui yu fu za de mo xing gu ji ,gai fang fa ju you ming xian de you shi .ben wen zhu yao li yong jin shi bei xie si ji suan fang fa yan jiu le ARmo xing de can shu gu ji .shou xian wo men tao lun le bai zao sheng wei zheng tai fen bu ARmo xing can shu de ABCgu ji .ABCfang fa ben zhi shang shi ju jue suan fa ,zui chong yao de huan jie shi jin ke neng shua ze di wei de bao han can shu xin xi jiao duo de can shu tong ji liang ,zhe yang ke yi jiang di bei ju jue de gai lv ,di gao suan fa de xiao lv .ben wen shua ze le zi xiang guan ji shu zuo wei can shu tong ji liang jin hang mo ni ,cong gu ji xiao guo lai kan ,gai fang fa hao yu ji da shi ran gu ji fa .kao lv dao zai jin rong mo xing zhong bai zao sheng tong chang fu cong chong wei fen bu ,ben wen ye tao lun bai zao sheng fu cong an yi wu cha fen bu ARmo xing can shu de ABCgu ji .ci wai ben wen ye tan tao le an yi wu cha fen bu de can shu ABCgu ji .zui hou ben wen shou ji shen zheng zhi shu jin nian lai de shu ju ,dui shen zheng zhi shu fen bie jian li bai zao sheng fu cong zheng tai fen bu he an yi wu cha fen bu de ARmo xing ,li yong ABCsuan fa dui mo xing can shu jin hang gu ji ,cong jie guo lai kan ,bai zao sheng fu cong an yi fen bu de ARmo xing geng jia ge li 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自杭州师范大学的陈发展，发表于刊物杭州师范大学2019-10-16论文，是一篇关于时间序列分析论文,模型论文,分布论文,参数估计论文,近似贝叶斯计算论文,杭州师范大学2019-10-16论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自杭州师范大学2019-10-16论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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