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1.3 本文的主要内容本文基于 Bayes 统计方法，讨论了最小二乘法推导出的 Gauss-Markov 以及广义Gauss-Markov 两种模型的参数估计结果，并在此基础上推导出了上述两种模型下的 Bayes 线性无偏估计。通过Bayes 统计在价差预测上的应用，对 Bayes 统计推断方法下的 BSW 套利策略进行实例分析。论文的组织架构如下，第一章是绪论部分，简单的阐述了论文的研究背景和意义。同时对贝叶斯统计的研究现状进行一个介绍。第二章简明扼要的介绍了贝叶斯估计的基础知识，并推导了本文的主要方法——贝叶斯公式，为后面的研究内容做铺垫。第三章介绍了线性模型的一些基本概念和参数的最小二乘估计法，推导出广义Markov Gauss 模型下参数的广义最小二乘估计和Bayes线性无偏估计。第四章简单的介绍了BSW 套利策略。通过贝叶斯公式计算价差，对BSW 套利策略进行实证分析