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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 辅导答疑 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集 服务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 欢迎登陆官网：http://y0.cn/datablog matlab 实 现 MCMC 的 马 尔 可 夫 切 换 ARMA - GARCH 模 型 估 计 数据分析报告 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4241 时间序列非线性的有前景的方法。将 MS 模型的元素与完全自回 归移动平均 - 广义自回归条件异方差（ARMA - GARCH）模型相 结合，给参数估计器的计算带来了严重的困难。 我们制定了完整的 MS- ARMA - GARCH 模型及其贝叶斯估计。这有利于使用 马尔可夫链蒙特卡罗方法，并允许我们开发一种算法来计算我们模型的方案和 参数的贝叶斯估计。 图 1 和图 2 比较了两种模型的估计后验概率。我们的模型能够更清晰地区分不 同的状态，这自然是一个非常理想的特征。 图 1.修正的 Hamilton-Susmel 模型在纽约证券交易所每周回报的不同制度的后 验概率。 图 2.对于我们的模型，方案 1-3 的后验概率。相应的参数估计值见表 2
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