| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 贝叶斯面板平滑转换模型 | 第14-16页 |
| 1.2.2 金属期货市场特征研究 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容及思路 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 贝叶斯面板数据建模理论基础 | 第20-35页 |
| 2.1 基于 MCMC 算法的贝叶斯推断 | 第20-27页 |
| 2.1.1 贝叶斯理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 先验分布 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于 MCMC 算法的后验抽样 | 第22-23页 |
| 2.1.4 Monte Carlo 运算 | 第23-24页 |
| 2.1.5 收敛性诊断 | 第24-26页 |
| 2.1.6 贝叶斯估计 | 第26-27页 |
| 2.2 固定效应贝叶斯面板数据模型 | 第27-30页 |
| 2.2.1 固定效应面板数据模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 贝叶斯 Gibbs 抽样算法设计 | 第28-30页 |
| 2.3 贝叶斯面板门限模型 | 第30-34页 |
| 2.3.1 面板数据门限模型 | 第30-32页 |
| 2.3.2 贝叶斯 Gibbs-OBMC 混合抽样设计 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 贝叶斯面板平滑转换模型的构建 | 第35-51页 |
| 3.1 贝叶斯两机制面板平滑转换模型 | 第35-39页 |
| 3.1.1 两机制面板平滑转换模型 | 第35-36页 |
| 3.1.2 贝叶斯 Gibbs-MH 混合抽样算法设计 | 第36-39页 |
| 3.2 贝叶斯多机制面板平滑转换模型 | 第39-44页 |
| 3.2.1 多机制面板平滑转换模型 | 第39-40页 |
| 3.2.2 贝叶斯 Gibbs-MH 混合抽样设计 | 第40-44页 |
| 3.2.3 转换机制的确定 | 第44页 |
| 3.3 Monte Carlo 仿真 | 第44-50页 |
| 3.3.1 仿真实验设计 | 第45-46页 |
| 3.3.2 仿真结果分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 期银市场的时变特征研究 | 第51-66页 |
| 4.1 指标选取与统计特征分析 | 第51-52页 |
| 4.1.1 指标的选取 | 第51页 |
| 4.1.2 统计特征分析 | 第51-52页 |
| 4.2 贝叶斯期银市场非线性面板模型构建 | 第52-65页 |
| 4.2.1 模型构建 | 第52-53页 |
| 4.2.2 参数估计 | 第53-61页 |
| 4.2.3 期银与非贵金属期货市场的时变关系研究 | 第61-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第76页 |
