本文選題：區(qū)制轉(zhuǎn)移 + 隨機(jī)波動(dòng)模型　； 參考：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2010年06期

【摘要】：針對具有Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移的、波動(dòng)均值狀態(tài)相依的隨機(jī)波動(dòng)模型,基于貝葉斯分析,我們推導(dǎo)并給出了對區(qū)制轉(zhuǎn)移隨機(jī)波動(dòng)模型的MCMC估計(jì)方法,其中對參數(shù)估計(jì)采用Gibbs抽樣方法,對潛在對數(shù)波動(dòng)和區(qū)制的狀態(tài)變量估計(jì)采用"向前濾波、向后抽樣"的多步移動(dòng)方法;利用該模型,對我國上證綜指周收益率進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)對滬市波動(dòng)性有較好的描述,捕捉了波動(dòng)的時(shí)變性、聚類性和非線性特征,同時(shí)刻畫了滬市的高低波動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程。
[Abstract]:According to the Bias analysis, we derive and give a MCMC estimation method for the stochastic volatility model of the region based transfer, which is based on the Bias analysis, in which the Gibbs sampling method is used to estimate the potential logarithmic fluctuation and the state variable estimation of the region system by "forward filtering," This model is used to make an empirical analysis of the weekly return rate of Shanghai Shanghai stock market. It is found that the volatility of Shanghai stock market is well described, and the time variability, clustering and nonlinear characteristics of the volatility are captured, and the high and low wave state transformation process of Shanghai stock market is depicted.
【作者單位】： 吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心;廈門大學(xué)王亞南經(jīng)濟(jì)研究院;
【基金】：吉林大學(xué)“211”工程和“985工程”建設(shè)項(xiàng)目 教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大課題項(xiàng)目(2007JJD790125);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目應(yīng)急項(xiàng)目資助
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 明U，

本文編號：1909089