贝叶斯框架下门限模型的扩展研究

**章 导论
**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
**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
**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
**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
**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
**节 研究总结
第二节 研究展望
参考文献