【摘 要】
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随着数据时代的不断发展,非线性时间序列模型渐渐得到发展.对于许多经济数据,例如IBM股票市场价格和英镑的每周即期汇率等,非线性时间序列模型能准确地描述其行为的特征.在日元对美元的汇率分析中,Xia等人（2010）建立了单门限的两机制移动平均模型（MA）,利用可逆跳蒙特卡罗方法,不仅可以对门限效应进行检验,而且估计了模型中的参数.但是,在实际的分析中,门限个数总不唯一,需要考虑双门限乃至多门限的模型
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随着数据时代的不断发展,非线性时间序列模型渐渐得到发展.对于许多经济数据,例如IBM股票市场价格和英镑的每周即期汇率等,非线性时间序列模型能准确地描述其行为的特征.在日元对美元的汇率分析中,Xia等人（2010）建立了单门限的两机制移动平均模型（MA）,利用可逆跳蒙特卡罗方法,不仅可以对门限效应进行检验,而且估计了模型中的参数.但是,在实际的分析中,门限个数总不唯一,需要考虑双门限乃至多门限的模型.因此,本文拓展了双门限移动平均（DTMA）模型,该模型可以很好的处理复杂情况下的数据分析,但需要考虑的参数更多,模型的估计问题变得复杂,在频率统计分析中,具有很大的挑战性.贝叶斯统计可以避开复杂的高维积分,MCMC抽样方法可以有效解决模型的参数估计问题.本文将着手研究DTMA模型的贝叶斯最优子集选择问题.针对DTMA模型最优子集的选择,首先将贝叶斯方法应用于模型的参数估计,同时结合随机搜索变量选择（SSVS）方法应用于选择双门限移动平均（DTMA）模型的最优子集,然后根据DTMA模型的贝叶斯最优子集选择方法对实际问题进行分析.本文通过讨论DTMA模型参数的先验分布的选取,利用贝叶斯定理推导得出参数的后验分布.根据DTMA模型参数的后验分布结果给出模型参数估计的MCMC抽样方案.MCMC算法中,我们将利用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings（M-H）算法相结合,根据随机搜索变量选择（SSVS）方法的思想不仅可以完成模型最优子集的选择,并且该MCMC抽样方法能同时估计出模型中包括门限变量和延迟参数的值.通过模拟实验表明,尽管双门限移动平均模型（DTMA）最优子集的子集数量大,门限参数和延迟变量存在不确定性,但是贝叶斯最优子集选择方法验证了参数估计和最优子集模型选择准确性和有效性.最后,运用双门限移动平均模型（DTMA）进行建模的实证分析.实际数据选取了从1986年1月至2018年12月的日元对美元汇率数据作为研究对象,根据双门限移动平均模型（DTMA）最优子集方法建立了汇率数据的模型,而且得到了模型的最优子集结果.通过与单门限的MA模型比较,AIC值显示本文的模型较好,说明双门限或者多门限在实际的应用分析中表现更好.
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