作　　者： ; ;

机构地区： 南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计学系

出　　处： 《统计与决策》 2014年第8期16-18,共3页

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。

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

领　　域： [理学] [理学]