| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景概述 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 ARCH和GARCH模型简介 | 第11-15页 |
| 2.1 ARCH模型 | 第11-12页 |
| 2.2 ARCH模型的性质 | 第12-13页 |
| 2.3 GARCH模型的基本形式 | 第13-15页 |
| 第三章 算法简介 | 第15-21页 |
| 3.1 Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法 | 第15-21页 |
| 3.1.1 Metropolis-Hastings(M-H)方法 | 第16-17页 |
| 3.1.2 Gibbs抽样 | 第17-18页 |
| 3.1.3 格子Gibbs抽样 | 第18-21页 |
| 第四章 GARCH模型的Bayes参数估计 | 第21-33页 |
| 4.1 ARCH效应检验 | 第21-22页 |
| 4.2 GARCH模型的参数估计 | 第22-27页 |
| 4.2.1 基于正态分布的GARCH模型的Bayes推断 | 第22-25页 |
| 4.2.2 基于t分布的GARCH模型的Bayes推断 | 第25-27页 |
| 4.3 GARCH模型的Bayes参数估计的模拟研究 | 第27-33页 |
| 第五章 GARCH模型的Bayes局部影响分析 | 第33-41页 |
| 5.1 GARCH模型Bayes数据删除影响分析 | 第33-34页 |
| 5.2 GARCH(1,1)模型的数据删除影响分析模拟研究 | 第34页 |
| 5.3 GARCH模型Bayes局部影响分析 | 第34-41页 |
| 5.3.1 Bayes扰动模型和流形 | 第35-38页 |
| 5.3.2 GARCH(1,1)模型的局部影响分析模拟研究 | 第38-41页 |
| 第六章 总结 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
