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一类双截尾模型的MCMC算法及证券的长记忆性分析

第1章 引言第6-12页
    1.1 课题目的和意义第6-7页
    1.2 国际国内研究状况和进展第7-11页
    1.3 论文各部分的主要内容第11-12页
第2章 双截尾的ARMA-GARCH-M模型参数估计的MCMC算法第12-22页
    2.1 MCMC算法简介第12-14页
    2.2 双截尾的ARMA(p,q)-GARCH(r,s)-M(k)模型的构建第14-16页
    2.3 模型参数的建议分布第16-20页
    2.4 模型参数估计的M-H算法第20-22页
第3章 双截尾的ARMA-GARCH-M模型的模拟数据分析第22-28页
    3.1 模拟数据的生成第22-23页
    3.2 参数估计结果分析第23-27页
    3.3 本章小结第27-28页
第4章 双截尾的ARMA-GARCH-M模型的实证分析第28-33页
第5章 ARFIMA模型的实证分析第33-42页
    5.1 背景介绍第33-35页
    5.2 分整自回归滑动平均模型第35页
    5.3 R/S统计方法第35-37页
    5.4 实证分析结果第37-41页
    5.5 本章小结第41-42页
第6章 结论第42-44页
参考文献第44-47页
致谢、声明第47-48页
附录 ARFIMA模型中ARMA部分的定阶结果第48-54页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第54页

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