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1、為了更好的研究預(yù)測(cè)股市的波動(dòng)性，針對(duì)現(xiàn)有的隨機(jī)波動(dòng)模型和空間模型，建立了一種新的模型方法——空間自回歸SV模型。首先，為了描述不同股市收益序列截面數(shù)據(jù)水平之間的關(guān)聯(lián)，設(shè)定空間自回歸SV模型，將在空間模型中，隨機(jī)誤差項(xiàng)設(shè)定為正態(tài)分布與條件波動(dòng)項(xiàng)的乘積，條件波動(dòng)滿足SV模型要求形成波動(dòng)方程。對(duì)于設(shè)定的空間自回歸SV模型，基于貝葉斯后驗(yàn)理論推導(dǎo)參數(shù)的條件后驗(yàn)分布，建立了分級(jí)模型，通過馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。本文采用了滬、深指數(shù)和電
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