统计与决策
統計與決策
통계여결책
2014年
8期
16~18
,共null页
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
偏正態分佈 廣義自迴歸條件異方差模型 貝葉斯估計 馬爾科伕鏈矇特卡洛
편정태분포 엄의자회귀조건이방차모형 패협사고계 마이과부련몽특잡락
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。
文章建立基于偏正態分佈的廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH-SN）的貝葉斯參數估計方法。通過MCMC抽樣中常用的MH算法解決貝葉斯估計中遇到的高維數值計算問題，得到穩定的抽樣序列。模擬顯示MCMC抽樣序列平穩，貝葉斯估計過程中不需要調整MCMC抽樣，抽樣後得到的均值接近真值，輸入集樣本量增大得到的估計值偏離真值的程度隨之減小。
문장건립기우편정태분포적엄의자회귀조건이방차모형（GARCH-SN）적패협사삼수고계방법。통과MCMC추양중상용적MH산법해결패협사고계중우도적고유수치계산문제，득도은정적추양서렬。모의현시MCMC추양서렬평은，패협사고계과정중불수요조정MCMC추양，추양후득도적균치접근진치，수입집양본량증대득도적고계치편리진치적정도수지감소。
