基于RJMCMC的Gamma分布尺度参数的多变点检测
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-16页 |
| 1.1 变点问题 | 第14-15页 |
| 1.2 Bayes方法在变点问题中的应用 | 第15页 |
| 1.3 Gamma分布的变点检测 | 第15-16页 |
| 第二章 贝叶斯模型 | 第16-18页 |
| 2.1 Gamma分布简介 | 第16页 |
| 2.2 参数的先验分布 | 第16-18页 |
| 第三章 RJMCMC算法 | 第18-23页 |
| 3.1 Markov链Monte Carlo方法 | 第18-19页 |
| 3.1.1 Monte Carlo方法 | 第18页 |
| 3.1.2 M-H算法 | 第18-19页 |
| 3.2 RJMCMC算法 | 第19-23页 |
| 第四章 数值模拟 | 第23-29页 |
| 4.1 变点个数与位置的估计 | 第23-26页 |
| 4.2 与SN方法的比较 | 第26-29页 |
| 第五章 实证分析 | 第29-36页 |
| 5.1 连涨连跌数据 | 第29-30页 |
| 5.2 K-S检验 | 第30-32页 |
| 5.2.1 阶段划分 | 第31页 |
| 5.2.2 K-S检验结果 | 第31-32页 |
| 5.3 变点分析 | 第32-36页 |
| 第六章 基于面板数据均值变点的股市收益率分析 | 第36-40页 |
| 6.1 股票收益率变点研究 | 第36页 |
| 6.2 面板数据共同均值变点检验 | 第36-37页 |
| 6.3 实证分析 | 第37-39页 |
| 6.4 结论 | 第39-40页 |
| 第七章 总结 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第43-44页 |
