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研究生:陳慧雯
研究生(外文):Huey-Wen Chen
論文名稱:條件不均勻性臨界分數整合自迴歸時間序列模型之貝氏分析
論文名稱(外文):Bayesian Analysis of Threshold Fractionally Integrated Autoregressive Time Series Models with Conditional Heteroscedasticity
指導教授:劉淑鶯劉淑鶯引用關係
指導教授(外文):Shu-Ing Liu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:統計研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1999
畢業學年度:87
語文別:中文
中文關鍵詞:長記憶
外文關鍵詞:long memorythresholdheteroscedasticity
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在一般的參數化模型中,分數整合自迴歸移動平均模型是最常被用來描述長記憶時間序列的模型。在此模型中,變異數為常數的假設是最被令人質疑的,而使用單一線性模型來描述一時間序列也值得商榷。因此,本文所建立的模型,是結合臨界自迴歸模型、分數整合自迴歸移動平均模型及條件不均勻自迴歸模型,稱之為條件不均勻性臨界分數整合自迴歸模型。利用此模型,應用貝氏的技巧來探討具長記憶型態的時間序列資料。首先分析模擬資料,再應用於美元兌換德國馬克之匯率、美國消費者物價指數和北半球冬季氣溫等資料。我們利用馬可夫鏈蒙地卡羅的方法分別對參數求個別之後驗邊際分配樣本,並利用抽取出的樣本求得預測值。
第一章 緒論 1
第二章 模型 3
第三章 貝氏分析 5
第四章 預測 9
第五章 資料分析 11
第一節 模擬資料 11
第二節 實際資料 14
第六章 結論 17
圖表 18
附錄 32
參考文獻 34
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