| 题名 | 多元时间序列变点检测的贝叶斯方法; Bayesian Analysis of Change-point Detection in Multivariate Time Series |
| 作者 | 秦超 |
| 答辩日期 | 2016-07-11 ; 2016-04-17 |
| 导师 | 李木易 ; 李锦光 |
| 关键词 | 贝叶斯推断 结构突变 名义有效汇率 Bayesian inference structural change nominal effective exchange rate |
| 英文摘要 | 时间序列结构突变检测问题是近年来的热点之一。Harléetal.(2014)提出了一种检验多元时间序列变点的贝叶斯方法。该方法用向量R刻画序列中每一点处变点发生的情况，通过曼-惠特尼检验计算序列每一点处的p值，并由这些p值构造替代的似然函数。最后，根据替代的似然函数以及吉布斯抽样得到对向量R的估计。该方法不要求变点个数事先给定，而是将其作为模型中的变量进行估计。 本文阐述了该方法的理论，并使用该方法对由人民币名义有效汇率同比增长率、美元名义有效汇率同比增长率、欧元名义有效汇率同比增长率以及日元名义有效汇率同比增长率这四条序列组成的多元时间序列进行变点检测。由变点类型及其位置进行分析，发现在2...; The issue of detecting structural changes in multivariate time series is one of the hotspots in recent years. Harlé et al. (2014) proposed a Bayesian method to detect structural changes in multivariate time series. In this method a vector R is introduced to depict the change points . p values are calculated at each point sequence via Mann Whitney test .Then an alternative likelihood function is ...; 学位：应用统计硕士; 院系专业：经济学院_应用统计硕士; 学号：15420131152048 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=56938 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/130853]  |
| 专题 | 经济学院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 秦超. 多元时间序列变点检测的贝叶斯方法, Bayesian Analysis of Change-point Detection in Multivariate Time Series[D]. 2016, 2016. |
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