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基于MCMC的貝葉斯變結(jié)構(gòu)金融時(shí)序GARCH模型研究

發(fā)布時(shí)間:2018-06-17 23:19

  本文選題:時(shí)間序列分析 + GARCH模型 ; 參考:《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2011年06期


【摘要】:針對(duì)變結(jié)構(gòu)GARCH模型沒(méi)有解析形式的條件后驗(yàn)分布的問(wèn)題。借助輔助變量把沒(méi)有具體解析形式的后驗(yàn)分布轉(zhuǎn)化為一系列完全條件分布,實(shí)現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)GARCH模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì)。中國(guó)外匯市場(chǎng)波動(dòng)性的實(shí)證研究,表明了輔助變量-Gibbs抽樣有效的解決了貝葉斯變結(jié)構(gòu)GARCH模型中的高維數(shù)值計(jì)算問(wèn)題,并發(fā)現(xiàn)其波動(dòng)持續(xù)性是由時(shí)間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移引起的。
[Abstract]:For the problem of conditional posteriori distribution of variable structure GARCH model without analytic form. By using auxiliary variables to transform the posterior distribution without specific analytic form into a series of complete conditional distributions, Bayesian estimation of the parameters of the variable structure GARCH model is realized. The empirical study of volatility in China's foreign exchange market shows that the auxiliary variable-Gibbs sampling effectively solves the problem of high dimensional numerical calculation in Bayesian variable structure GARCH model and finds that the persistence of volatility is caused by the state transition of time series.
【作者單位】: 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(70771038) 教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(06JA910001)
【分類號(hào)】:F224;F832.5

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2032898

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