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构造破裂模型中相关参数的变化。(英语) Zbl 1456.62187
摘要:结构突变时间序列模型是宏观经济学和金融学中常用的模型,它通过允许模型参数的突变来捕捉未知的结构变化。然而,由于参数变化过多,通常会出现参数化问题。我们引入稀疏变化点模型来检测哪些参数随时间而变化。我们提出了一个收缩先验分布,它通过限制从一个结构突变到另一个结构突变的参数数目来控制模型的简约性。我们开发了一个用于稀疏变化点模型推理的贝叶斯采样器。基于AR、ARMA和GARCH过程的大量仿真研究突出了该采样器的优良性能。我们提供了一些实证应用,包括一个样本外的预测实践,表明稀疏变点框架与其他最近的时变参数过程相比,具有更好的优势。
理学硕士:
62M10 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
15层62层 贝叶斯推理
6207年 岭回归;收缩估计(套索)
62页20 统计学应用
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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