基于MCMC估计MS-GARCH模型的上证综指实证分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 金融市场的重要性与金融市场数据分析工具 | 第7-8页 |
| 1.2 波动率持续性与状态转移模型 | 第8-10页 |
| 1.2.1 什么是波动率持续性 | 第8-9页 |
| 1.2.2 MS类模型的提出 | 第9-10页 |
| 1.3 目前研究状态 | 第10-14页 |
| 1.4 如何理解状态转移模型 | 第14-16页 |
| 1.5 研究方法与论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 描述性统计及检验 | 第17-23页 |
| 2.1 描述性统计 | 第17-20页 |
| 2.2 白噪声检验与ARCH检验 | 第20-23页 |
| 第3章 建模 | 第23-38页 |
| 3.1 模型建立 | 第23-24页 |
| 3.2 参数估计理论 | 第24-26页 |
| 3.2.1 贝叶斯学派和频率学派 | 第24-25页 |
| 3.2.2 贝叶斯估计 | 第25-26页 |
| 3.3 MCMC算法简介 | 第26-29页 |
| 3.4 满条件分布推导 | 第29-34页 |
| 3.4.1 对转移概率进行抽样 | 第29-30页 |
| 3.4.2 对状态 [1,T]S进行抽样 | 第30-31页 |
| 3.4.3 对系数ic进行抽样 | 第31-33页 |
| 3.4.4 对GARCH模型参数进行抽样 | 第33-34页 |
| 3.5 整体的抽样算法步骤 | 第34-38页 |
| 第4章 拟合结果分析 | 第38-46页 |
| 4.1 普通GARCH模型拟合结果 | 第38-39页 |
| 4.2 先验分布选取对结果的影响 | 第39-46页 |
| 4.2.1 首次抽样 | 第39-42页 |
| 4.2.2 参数先验分布为同一分布的抽样结果 | 第42-43页 |
| 4.2.3 转移概率先验分布的影响 | 第43-46页 |
| 第5章 结论 | 第46-48页 |
| 5.1 结论 | 第46-47页 |
| 5.2 改进 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第52页 |
