基于蒙特卡洛模拟的贝叶斯随机波动模型及应用研究



基于蒙特卡洛模拟的贝叶斯随机波动模型及应用研究

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基于蒙特卡洛模拟的贝叶斯随机波动模型及应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
目录	第10-13页
插图索引	第13-16页
附表索引	第16-17页
第1章绪论	第17-30页
· 选题背景与意义	第17-20页
· 选题背景	第17-18页
· 研究意义	第18-20页
· 文献综述	第20-25页
· 论文主要内容	第25-27页
· 研究思路与技术路线	第27-30页
第2章标准随机波动模型的MCMC估计方法	第30-53页
· 标准SV模型及其统计性质	第30-33页
· 标准SV模型	第30-31页
· 标准SV模型的统计性质	第31-32页
· SV扩展模型	第32-33页
· SV模型的参数估计方法	第33-37页
· 频率估计方法	第33-35页
· 马尔科夫链蒙特卡洛方法	第35-36页
· 其他估计方法	第36-37页
· 标准SV模型的MCMC估计算法	第37-52页
· 模型参数的贝叶斯推断	第38-39页
· 潜在状态变量的单步MCMC抽样方法	第39-45页
· 潜在状态变量的联合抽样方法	第45-51页
· MCMC抽样算法比较	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
第3章随机波动扩展模型的MCMC抽样算法及应用	第53-86页
· 基于联合抽样MCMC算法的长记忆SV模型	第53-60页
· 长记忆SV模型	第53-54页
· 贝叶斯推断分析	第54-57页
· 模拟算例	第57-60页
· 基于ASV-M模型的通货膨胀水平与不确定性的关系研究	第60-72页
· 通货膨胀水平与不确定性关系的研究回顾	第60-63页
· 理论模型与MCMC算法设计	第63-65页
· 我国通货膨胀水平与不确定性关系的实证研究	第65-72页
· 基于多因子SV模型的企业债信用溢价动态结构研究	第72-84页
· 信用溢价模型实证研究回顾	第72-74页
· 基于多因子SV模型的复合状态信用溢价模型	第74-78页
· 我国企业债信用溢价动态结构实证研究	第78-84页
· 本章小结	第84-86页
第4章标准随机波动模型的序贯蒙特卡洛估计方法	第86-104页
· 状态空间下的随机波动模型	第87-89页
· 标准SV模型的状态空间表示	第87-88页
· 基于状态空间的系统识别原理	第88-89页
· 序贯蒙特卡洛估计方法	第89-97页
· 重要性抽样算法	第89-90页
· 序贯重要性抽样算法	第90-92页
· 粒子滤波算法	第92-97页
· 序贯蒙特卡洛方法的收敛性特征	第97-99页
· 仿真分析	第99-103页
· 序贯MCMC算法与APF算法的比较研究	第99-102页
· APF算法与PF算法的比较研究	第102-103页
· 本章小结	第103-104页
第5章序贯蒙特卡洛方法下的参数学习过程	第104-127页
· 基于人工噪音的参数学习	第105-108页
· 参数的人工噪音过程设定	第105-106页
· 基于辅助粒子滤波算法的参数学习	第106-108页
· 序贯贝叶斯滤波参数学习算法	第108-113页
· 基于充分统计量的参数学习	第109-110页
· 状态滤波与参数学习	第110-112页
· 状态平滑过程	第112-113页
· 算法运行步骤	第113页
· 仿真分析	第113-125页
· 基于辅助粒子滤波的参数学习及其改进算法	第113-118页
· 序贯贝叶斯滤波参数学习算法与比较分析	第118-125页
· 本章小结	第125-127页
第6章变结构随机波动模型的SMC算法及应用	第127-146页
· 变结构随机波动模型的建模思路	第127-129页
· 分段随机波动模型	第127-128页
· 马尔科夫转移随机波动模型	第128-129页
· 基于辅助粒子滤波的金融厚尾MSSV模型及应用	第129-135页
· 厚尾MSSV模型的一般结构	第129-130页
· 辅助粒子滤波算法设计	第130-131页
· 不同自由度的仿真分析	第131-133页
· 我国沪市收益率序列的实证研究	第133-135页
· 基于序贯贝叶斯滤波的股指期货变结构特征研究	第135-145页
· 研究背景与理论模型	第135-137页
· 序贯贝叶斯滤波算法设计	第137-138页
· 实证分析	第138-145页
· 本章小结	第145-146页
结论	第146-149页
参考文献	第149-169页
致谢	第169-170页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第170-171页
附录B 攻读学位期间参加的科研课题	第171-172页
附录C 论文主要程序	第172-195 页

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