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基于协整马尔科夫转换模型金融时间序列的研究

作　者: 丁辉
导　师: 汤银才
学　校: 华东师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 向量误差校正模型马尔科夫转换向量分整序列误差校正模型分形差分参数 Gibbs抽样贝叶斯估计 MCMC方法
分类号: F830.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

向量误差校正模型(VECM)是协整关系的一种重要表现形式,它克服了伪回归问题,有效地描述了高维经济变量序列之间的长期(静态)和短期(动态)特征,但是VECM是建立在时间序列向量的每个分量都具有单位根性质的假定之下,然而金融市场上的大量数据表现出长记忆特征,并且由于现实经济体中交易费用、调整价格的存在和经济政策的改变,使得协整系统里变量的长期均衡关系往往并不是在每个时期都发生.基于这种情况,本文提出马尔科夫转换向量分整序列误差校正模型(MSFVECM)由于该模型比较复杂,从而使得基于通常的似然方法的参数估计也比较困难,本文使用基于Gibbs抽样的贝叶斯估计方法对其进行参数估计.本文的结构安排如下：第一章简单描述了协整的定义；第二章介绍了VECM及其改进的模型FVECM和MSVECM的背景和研究现状,并指出由上述模型推广到MSFVECM的必要性；第三章我对MSFVECM根据贝叶斯的观点运用Gibbs抽样方法估计MSFVECM的六个参数,并给出具体估计的实施步骤.文章最后通过蒙特卡罗模拟验证了该参数估计方法的有效性,并将该估计方法运用到金融市场的实际中去,发现该模型和估计方法贴近实际.

全文目录

摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
主要符号对照表  11-12
第一章协整  12-14
第二章误差校正模型  14-18
  §2.1 向量误差校正模型  14
  §2.2 向量误差校正模型的改进  14-18
第三章 MSFVECM模型的参数估计  18-29
  §3.1 MSFVECM模型  18
  §3.2 MSFVECM的估计  18-29
    §3.2.1 先验分布  20
    §3.2.2 MSFVECM的Gibbs抽样  20-29
第四章统计模拟及实证分析  29-39
  §4.1 模拟分析  29-34
  §4.2 实证分析  34-39
结论  39-40
参考文献  40-43
后记  43

基于协整马尔科夫转换模型金融时间序列的研究

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