基于MCMC方法的統(tǒng)計(jì)模型的參數(shù)估計(jì).pdf

1、Markov鏈Monte Carlo (MCMC)方法是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)計(jì)算中最重要的算法之一，該算法為建立實(shí)際的統(tǒng)計(jì)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(jì)模型的貝葉斯計(jì)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(yùn)用MCMC方法中的隨機(jī)游動(dòng)M-H算法，采用正態(tài)分布為建議分布，對(duì)三元Logit模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，其中包括對(duì)應(yīng)用該算法的條件進(jìn)行論證以及具體的

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