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非线性动态模型MCMC方法的研究

作　者: 王建新
导　师: 刘福升
学　校: 山东科技大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 非线性动态模型随机模拟参数估计模型选择
分类号: O211.67
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 457次
引　用: 5次
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内容摘要

本文首先介绍了几种常用的随机模拟的方法，然后用筛选算法和再取样转移算法对非线性贝叶斯动态模型进行推断预测，由于非线性动态模型中含有大量的未知参数，对参数的估计仍是一个有待解决的问题，本文提出用Monte Carlo最优法进行参数估计，并把这种方法应用到ARCH(O，p)模型中进行参数估计，最后，讨论了模型选择的方法，提出一种新的模型选择的方法，即把模型选择放在决策理论的框架中进行研究。

全文目录

1 绪论  21-24
  1.1 贝叶斯理论的发展及现状  21-22
  1.2 主要内容  22-24
2 随机模拟计算方法  24-30
  2.1 随机模拟的思想  24
  2.2 几种主要的随机模拟方法  24-28
  2.3 随机抽样的主要方法  28-30
3 非线性贝叶斯动态模型的模拟处理  30-40
  3.1 筛选算法和非线性贝叶斯动态模型  30-33
  3.2 再取样转移算法和非线性动态模型  33-40
4 非线性贝叶斯动态模型的参数估计  40-47
  4.1 多变量非线性动态模型中未知参数的一种估计方法  40-44
  4.2 ARCH(0，p)模型的参数估计  44-47
5 贝叶斯动态模型选择  47-55
  5.1 用贝叶斯因子进行模型选择  47-51
  5.2 模型选择的一个贝叶斯预测方法  51-55
致谢  55-56
主要参考文献  56-58

非线性动态模型MCMC方法的研究

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