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基于最小一乘方法提出了一类分位回归GARCH模型的2步估计方法,并且基于双指数分布和非对称Laplace分布构建了GARCH模型的似然函数,选择扩散先验分布,实现了对模型的贝叶斯估计.仿真分析发现基于最小一乘方法的贝叶斯分位回归方法可以全面有效地实现对GARCH模型的估计.
基于MCMC的分位回归GARCH模型的贝叶斯分析
【摘 要】
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基于最小一乘方法提出了一类分位回归GARCH模型的2步估计方法,并且基于双指数分布和非对称Laplace分布构建了GARCH模型的似然函数,选择扩散先验分布,实现了对模型的贝叶斯估
【机 构】
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湖南科技大学商学院,湖南科技大学信息与电气工程学院
【出 处】
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海南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（41301421）
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