【摘 要】
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在经济领域中,运用时间序列模型来进行客观经济过程的描述和预测是一个非常重要的方法。然而在实际应用中,由于经济领域的特殊性,利用传统的频率统计方法进行经济时间序列模
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在经济领域中,运用时间序列模型来进行客观经济过程的描述和预测是一个非常重要的方法。然而在实际应用中,由于经济领域的特殊性,利用传统的频率统计方法进行经济时间序列模型分析时往往会碰到很多困难。因此,本文引入一种新的经济时间序列模型分析方法-贝叶斯分析方法。贝叶斯分析方法提供了一个更合理的经济时间序列模型分析框架。本文主要研究了稳健ARMA模型、ARFIMA模型以及VARFIMA模型的贝叶斯推断理论及其应用。首先,进行了时间序列稳健ARMA模型的贝叶斯分析。从分析稳健ARMA(p,q)模型的统计结构开始,构建了稳健ARMA(p,q)模型的似然函数和参数的先验分布,严密地推导了模型参数的条件后验分布密度函数,并利用中国1949-2005年的人口数据,通过WinBUGS软件包进行仿真分析。其次,展开对单变量长记忆时间序列ARFIMA模型的贝叶斯分析。从分析ARFIMA(p,d,q)模型的统计结构开始,构建了ARFIMA(p,d,q)模型的似然函数和参数的先验分布,严密地推导了模型参数的条件后验分布密度函数;利用一组用EXCELL软件模拟的FDN序列和一列某地区的石油价格数据,分别通过WinBUGS进行仿真分析。最后,进行了多变量长记忆时间序列VARFIMA模型的贝叶斯分析。从分析VARFIMA(p,d,q)模型的统计结构开始,构建了模型的似然函数和参数的先验分布,严密地推导了模型参数的条件后验分布密度函数;利用一组用EXCELL软件模拟的二维长记忆时间序列,通过WinBUGS进行仿真分析。
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