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广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计 被引量：1

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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。
作者 徐燕 陈平雁
机构地区 南方医科大学生物统计学系
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期16-18,共3页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(81072386)
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 [理学—概率论与数理统计]
  • 相关文献

参考文献12

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同被引文献7

引证文献1

统计与决策
2014年 第8期

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