分位数自回归变点模型的贝叶斯分析及应用
Statistics and Decision（2017）
Abstract
文章使用贝叶斯方法对分位数自回归模型系数的变点问题进行分析.基于对分位数回归模型的Gibbs抽样方法的研究,给出了变点模型参数的满条件分布以及MCMC抽样算法.仿真结果表明,所得到变点时刻的MCMC抽样链条有很好的收敛性.使用分位数自回归变点模型对中小板综合指数极差数据进行实证分析,结果表明了数据的波动具有非对称性,在较低分位数上波动的滞后性要弱于高分位数.在不同分位数上得到的变点时刻的估计,与该时间段中小板市场波动的实际表现相一致.
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