状态转换模型,尤其是马尔可夫转换(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
估计非线性时间序列的方法是将MS模型与自回归移动平均 - 广义自回归条件异方差(ARMA - GARCH)模型相结合,但给参数估计的计算带来了困难。
最近我们被客户要求撰写关于MS- ARMA - GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。我们建立了完整的MS- ARMA - GARCH模型及其贝叶斯估计。使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,我们开发一种算法来计算我们模型的方案和参数的贝叶斯估计。
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