基于MCMC方法的統(tǒng)計模型的參數(shù)估計.pdf

1、Markov鏈Monte Carlo (MCMC)方法是現(xiàn)代統(tǒng)計計算中最重要的算法之一，該算法為建立實際的統(tǒng)計模型提供了一種有效工具并且廣泛應(yīng)用于復(fù)雜統(tǒng)計模型的貝葉斯計算。MCMC方法中常用的抽樣方法包括Gibbs抽樣方法和Metropolis-Hastings(M-H)算法。 本文首先運用MCMC方法中的隨機游動M-H算法，采用正態(tài)分布為建議分布，對三元Logit模型進行參數(shù)估計，其中包括對應(yīng)用該算法的條件進行論證以及具體的

2、算法設(shè)計，并給出模擬結(jié)果。對引入回歸量的三元Logit模型進行參數(shù)估計并給出相應(yīng)算法的模擬結(jié)果。同時，對利用Logit模型的外匯風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)進行實際數(shù)據(jù)的參數(shù)估計，實現(xiàn)對外匯風(fēng)險的預(yù)警作用；其次，我們運用MCMC方法對Probit模型進行參數(shù)估計并給出模擬結(jié)果；最后，運用MCMC方法中的Gibbs抽樣方法以及其中的篩選取樣(ARS)算法對倒Gamma分布的參數(shù)進行估計。通過與傳統(tǒng)的極大似然估計等方法進行比較，發(fā)現(xiàn)這種方法非常靈活，并且所