θ<,t>+ν<,t>,ν<,t>~[0,V<,t>];状态方程:θ=G<,t>θ<,t-1>+ω<,t>,ω<,t>~[0,W<,t>].(“非正态”是指参数向量θ和误差向量ν、ω不服从正态分布)和非线性动态模型观测方程:(y<,t>|θ<,t>)~p(y<,t>|θ<,t>);状态方程:(y<,t>|θ<,t-1'/>
文摘
英文文摘
声明
第一章 绪论
第一节 贝叶斯动态模型理论发展简述
第二节 主要内容
第二章 蒙特卡洛方法及收敛理论
第一节 蒙特卡洛的概念和基本抽样
第二节 马尔可夫链蒙特卡洛收敛判定
第三章 贝叶斯动态模型的随机模拟
第一节 重要性抽样函数的概念和改进
第二节 一类非线性动态模型的重要性抽样处理
第三节 对数凸密度下的动态模型和随机模拟处理
第四节 贝叶斯动态(线性)模型的蒙特卡罗处理
第四章 贝叶斯动态模型选择
第一节 贝叶斯因子的概念和改进
第二节 贝叶斯因子的计算问题
第五章 贝叶斯动态模型监控
第一节 构造统计量的模型监控
第二节 模型监控的贝叶斯因子实现
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文