丁 辉，王咪咪

(滁州学院 数学科学学院，安徽 滁州 239000)

0 引言

误差修正模型(ECM)既能描述不同时间序列变量之间的长期均衡关系，又能反映出时间序列变量间的短期非均衡关系向长期均衡关系修正的机制，是分析时间序列变量之间长期和短期综合影响的一个强有力的工具。然而在现实经济实体中，由于市场上存在着交易费用与经济政策的突变，导致时间序列变量之间的长期均衡关系并不是一直都存在，发生了结构机制上的突变。而针对结构机制上的突变这种现象，Hamilton［1］提出了马尔科夫机制转换模型(MS模型)。该模型可以有效地描述经济变量在不同机制下的行为特征。因此将马尔科夫转换机制引入到误差修正模型中，便形成了误差修正机制转换模型(简称MSECM)。该模型既有效地描述了变量之间的长期和短期综合关系，又解决了现实经济实体中协整关系的机制改变难题，因此在经济领域中得到了广泛的应用。

到目前为止，关于误差修正机制转换模型甚至马尔科夫机制转换模型的参数估计方法主要是极大似然估计法或者近似极大似然估计法［2］。极大似然估计方法属于经典估计方法，并没有结合样本数据的先验信息。而贝叶斯估计法相对于经典估计，结合了数据的信息与参数的先验信息，而且还能对缺失数据、截尾数据等进行简明化处理，因此相对与其他经典估计具有无与伦比的优势。下面将使用贝叶斯估计法来估计误差修正机制转换模型中的未知参数。……