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基于贝叶斯方法的随机波动模型分析及比较

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文的研究内容及安排第13-14页
    1.5 本文的创新第14-15页
第2章 贝叶斯算法和随机波动模型第15-25页
    2.1 贝叶斯算法第15-17页
        2.1.1 Metropolis-Hastings 算法第15-16页
        2.1.2 Gibbs 抽样第16-17页
        2.1.3 收敛性判断第17页
    2.2 杠杆随机波动模型和贝叶斯推断第17-22页
        2.2.1 杠杆随机波动模型第17-18页
        2.2.2 杠杆随机波动模型的贝叶斯推断第18-22页
    2.3 厚尾随机波动模型和贝叶斯推论第22-25页
        2.3.1 厚尾随机波动模型第22页
        2.3.2 厚尾随机波动模型的贝叶斯推断第22-25页
第3章 厚尾方差常弹性模型和贝叶斯推断第25-37页
    3.1 方差常弹性模型和贝叶斯推论第25-31页
        3.1.1 方差常弹性模型第25-26页
        3.1.2 方差常弹性模型的贝叶斯推断第26-31页
    3.2 厚尾方差常弹性模型和贝叶斯推论第31-37页
        3.2.1 厚尾方差常弹性模型的提出第31页
        3.2.2 厚尾方差常弹性模型的贝叶斯推断第31-37页
第4章 实证分析第37-48页
    4.1 数据来源与说明第37页
    4.2 杠杆随机波动模型的实证结果第37-39页
    4.3 厚尾随机波动模型的实证结果第39-41页
    4.4 方差常弹性模型的实证结果第41-43页
    4.5 厚尾方差常弹性模型的实证结果第43-45页
    4.6 模型的比较分析第45-48页
        4.6.1 参数的比较分析第45-46页
        4.6.2 模型 DIC 准则比较分析第46-48页
结论第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53页

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