| 关于学位论文使用授权的说明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT(英文摘要) | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-12页 |
| 第二章 AR(1)模型中变点问题的Bayes估计 | 第12-30页 |
| ·AR(1)变点模型的建立 | 第12页 |
| ·σ_1~2=σ_2~2时参数的Bayes估计 | 第12-15页 |
| ·变点发生时刻k的Bayes估计 | 第12-15页 |
| ·参数φ_0,φ_1,σ~2的Bayes估计 | 第15页 |
| ·σ_1~2≠σ_2~2时参数的Bayes估计 | 第15-17页 |
| ·变点发生时刻k的后验分布与Bayes估计 | 第16页 |
| ·参数φ_0,φ_1,σ_1~2,σ_2~2的Bayes估计 | 第16-17页 |
| ·参数的MLE方法 | 第17-19页 |
| ·σ_1~2=σ_2~2时参数的MLE估计 | 第17-18页 |
| ·σ_1~2≠σ_2~2时参数的MLE估计 | 第18-19页 |
| ·模拟研究 | 第19-21页 |
| ·参数估计 | 第19页 |
| ·预测 | 第19-21页 |
| ·实证分析 | 第21-30页 |
| ·模型识别及参数估计 | 第22-24页 |
| ·拟合优度检验 | 第24-26页 |
| ·寻找上证综合指数成交量序列中的变点 | 第26-30页 |
| 第三章 ARCH(1)模型中变点问题的估计 | 第30-43页 |
| ·模型介绍 | 第30-33页 |
| ·ARCH模型介绍 | 第30页 |
| ·ARCH(1)模型介绍 | 第30-31页 |
| ·ARCH(1)变点模型的建立 | 第31-33页 |
| ·ARCH(1)模型中变点问题的MLE方法 | 第33页 |
| ·ARCH(1)模型中变点问题的Bayes估计 | 第33-36页 |
| ·先验的假定 | 第33页 |
| ·各参数的满条件分布 | 第33-34页 |
| ·自适应判别抽样法 | 第34-36页 |
| ·模拟研究 | 第36-38页 |
| ·参数估计 | 第36-37页 |
| ·拟合优度检验 | 第37页 |
| ·预测 | 第37-38页 |
| ·实证分析 | 第38-43页 |
| ·模型识别及参数估计 | 第38-39页 |
| ·变点的估计 | 第39-41页 |
| ·预测 | 第41页 |
| ·历史回顾 | 第41-43页 |
| 第四章 结论与展望 | 第43-46页 |
| 附录A σ_1~2=σ_2~2时参数φ_0,φ_1,σ~2的Bayes估计推导 | 第46-49页 |
| ·σ~2的后验分布的推导 | 第46-47页 |
| ·φ_0,φ_1的后验分布的推导 | 第47-49页 |
| 附录B σ_1~2≠σ_2~2时参数的Bayes估计推导 | 第49-54页 |
| ·变点发生时刻k的后验分布的推导 | 第49-50页 |
| ·参数φ_0,φ_1,σ_1~2,σ_2~2的Bayes估计推导 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 声明 | 第55-57页 |
| 在学期间完成论文情况 | 第57页 |
