论文摘要
向量误差校正模型(VECM)是协整关系的一种重要表现形式,它克服了伪回归问题,有效地描述了高维经济变量序列之间的长期(静态)和短期(动态)特征,但是VECM是建立在时间序列向量的每个分量都具有单位根性质的假定之下,然而金融市场上的大量数据表现出长记忆特征,并且由于现实经济体中交易费用、调整价格的存在和经济政策的改变,使得协整系统里变量的长期均衡关系往往并不是在每个时期都发生.基于这种情况,本文提出马尔科夫转换向量分整序列误差校正模型(MSFVECM)由于该模型比较复杂,从而使得基于通常的似然方法的参数估计也比较困难,本文使用基于Gibbs抽样的贝叶斯估计方法对其进行参数估计.本文的结构安排如下：第一章简单描述了协整的定义；第二章介绍了VECM及其改进的模型FVECM和MSVECM的背景和研究现状,并指出由上述模型推广到MSFVECM的必要性；第三章我对MSFVECM根据贝叶斯的观点运用Gibbs抽样方法估计MSFVECM的六个参数,并给出具体估计的实施步骤.文章最后通过蒙特卡罗模拟验证了该参数估计方法的有效性,并将该估计方法运用到金融市场的实际中去,发现该模型和估计方法贴近实际.
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