结构突变时间序列的贝叶斯单位根检验

在贝叶斯框架下检验含有多个均值与趋势双突变点的时间序列的平稳性。引入标号随机变量表示观测值所处的位置,运用贝叶斯因子模型选择的方法判断结构变点数目,对待检参数的先验设定为混合分布,采用可信区间检验序列是否存在单位根,并用蒙特卡罗模拟验证该方法的有效性,且以中国居民消费价格指数为对象进行实证研究,进一步印证了贝叶斯单位根检验在结构突变时间序列单位根检验中的优越性。研究发现:判断序列是否存在单位根时,不能忽视结构突变问题,否则会产生误判;先验设定对单位根检验影响较大,混合先验优于单一先验;中国居民价格消费指数序列在不考虑结构突变时是不平稳的,若考虑结构突变则该序列平稳;贝叶斯单位根检验克服了经典方法在有限样本单位根检验时存在有偏的问题,提高了单位根检验的功效。     

基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计

本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。     

面板数据单位根检验LLC方法与IPS方法比较研究

在经济分析中,面板数据单位根检验LLC方法与IPS方法得到广泛运用。但目前国内一些实证研究对这两种方法的认识情况存在不足。本文从检验模型、检验假设、数据处理方法、检验式统计量、适用的样本容量、N和T条件等方面细致比较了LLC方法与IPS方法的差别。并提出二者的根本区别,对两种检验方法存在的问题进行了进一步探讨。     

时变Copula模型非参数估计的大样本性质

运用Copula模型研究随机变量间的相关结构，是近年来金融统计分析中的一个热点.在龚金国和史代敏提出时变Copula非参数模型的基础上，利用时间序列的极限理论研究了时变参数估计量的大样本性质，并给出了时变Copula模型的非参数估计算法.研究结果表明，时变Copula非参数模型的时变参数估计量具有一致性和渐近正态性.     

中国货币供应过程的异常值和结构突变特征分析

本文对我国不同层次的货币供应动态过程进行建模研究,通过贝叶斯Gibbs抽样方法估计t分布先验设定下动态线性模型参数和状态变量后验均值,以甄别模型中观测和状态过程均可能存在的异常值和结构突变特征。结果表明研究区间内流通中现金M0和狭义货币供应量M1序列均发生结构突变,而广义货币供应量M2受2008年全球金融危机影响也出现异常变动.最后在结构变化的原因分析基础上提出了相关政策建议.     

非平稳INAR(1)过程估计量的极限分布研究

提出了整数值随机游走过程，推导出该随机游走过程的若干和式的极限分布.证明了无截距、无时间趋势的单位根过程的自回归系数的最小二乘估计量的极限分布不再是Weiner过程的泛函，而是依概率收敛到真值1，最后还用Monte Carlo模拟验证了该结论的合理性.     

一阶随机系数整值滑动过程

建立了特殊的一阶随机系数整值滑动平均模型.研究发现:固定指标t,该过程服从泊松分布;求得该过程的期望、方差、协方差;证明了该过程是宽平稳过程,均值具有遍历性;得到了模型参数的区间估计与具有一致性与无偏性的矩法估计,并对估计量的效果进行了模拟研究.     

欧式看涨期权价格折现值的研究

在金融活动中 ,投资者对资金流的现值的了解是很重要的 .为此本文引入期权价格折现值的概念 .讨论了当利率是常数时 ,欧式看涨期权价格折现值所满足的微分方程 .