貝葉斯經(jīng)濟時間序列預(yù)測模型及其應(yīng)用研究.pdf

1、在經(jīng)濟領(lǐng)域中，運用時間序列模型來進行客觀經(jīng)濟過程的描述和預(yù)測是一個非常重要的方法。然而在實際應(yīng)用中，由于經(jīng)濟領(lǐng)域的特殊性，傳統(tǒng)的頻率統(tǒng)計方法進行經(jīng)濟時間序列模型分析往往會碰到很多困難。因此，本文引入一種新的經(jīng)濟時間序列模型分析方法—貝葉斯分析方法。貝葉斯分析方法提供了一個更合理的經(jīng)濟時間序列模型分析框架。 本文主要研究了經(jīng)典經(jīng)濟時間序列模型的貝葉斯推斷理論及其應(yīng)用，包括自回歸模型(AR)、移動平均模型(MA)、自回歸移動平均模型

2、(ARMA)和向量自回歸模型(VAR)的貝葉斯推斷理論及其應(yīng)用。 首先，從最簡單的時間序列AR模型入手，分析了時間序列AR模型的統(tǒng)計結(jié)構(gòu)及其條件似然函數(shù)，根據(jù)似然函數(shù)構(gòu)造了模型參數(shù)的共軛先驗分布。研究了正態(tài)——Gamma先驗分布情況下模型的貝葉斯推斷理論，從統(tǒng)計方法上推導(dǎo)出一步超前預(yù)測的預(yù)報分布。并利用WinBUGS進行AR(2)模型仿真分析。 其次，展開對時間序列MA模型的貝葉斯分析。從一階MA模型入手，分析—階時間序

3、列MA模型的數(shù)學(xué)模型及其條件似然函數(shù)；理論上運用條件期望來推導(dǎo)模型參數(shù)的貝葉斯估計，并以此繼續(xù)進行貝葉斯一步預(yù)報分析；嘗試進行MA(q)模型的貝葉斯分析推導(dǎo)；并借用一組用SAS軟件模擬的MA(2)序列，通過WinBUGS進行其仿真分析。 同時，以時間序列AR模型及MA模型的貝葉斯分析為基礎(chǔ)進行了時間序列ARMA模型的貝葉斯分析，從分析ARMA(p,q)模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)開始，重點進行了ARMA(1,1)模型的貝葉斯分析；構(gòu)建了模型的