贝叶斯框架下门限模型的扩展研究（精）

第一章 导论
第一节 研究背景
第二节 研究问题、意义和创新
一、研究问题
二、研究意义
三、创新之处
第三节 本书结构安排
第二章 文献综述
第一节 常见的区制转换模型
第二节 门限模型的发展
一、模型表述
二、估计方法
三、假设检验
四、扩展模型
第三节 本章结语
第三章 具有时变阈值的门限模型
第一节 引 言
第二节 模型设定和推断
一、模型设定
二、模型估计
三、模型选择
第三节 蒙特卡洛模拟
一、模拟1
二、模拟2
第四节 实证应用：工业生产指数
第五节 本章结语
第六节 本章附录
一、概率密度函数
二、MCMC抽样方法
三、粒子滤波算法
第四章 具有时变阈值的门限泰勒规则模型
第一节 引言
第二节 传统泰勒规则模型
一、线性泰勒规则模型
二、具有常数阈值的门限泰勒规则模型
第三节 ．具有时变阈值的门限泰勒规则模型
一、模型设定
二、模型估计
第四节 指标选取与数据描述
第五节 实证结果
第六节 本章结语
第七节 本章附录
一、概率密度函数
二、MCMC抽样方法
第五章 具有非参数区制概率函数的门限模型
第一节 引言
第二节 模型设定和推断
一、模型设定
二、模型估计
三、门限效应检验
第三节 蒙特卡洛模拟
一、模拟1
二、模拟2
第四节 实证应用：股票收益率预测
一、指标选取与数据描述
二、样本内分析
三、样本外分析
第五节 本章结语
第六节 本章附录
一、例2中区制概率函数的单调性证明
二、概率密度函数
三、MCMC抽样方法
第六章 研究总结与展望
第一节 研究总结
第二节 研究展望
参考文献