本文關(guān)鍵詞：基于Gibbs抽樣的貝葉斯黃金期貨市場長記憶特征研究

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【摘要】：文章針對金融市場長記憶特征的刻畫問題,構(gòu)建了貝葉斯長記憶隨機波動模型。在LMSV模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合狀態(tài)空間轉(zhuǎn)換以及Kalman濾波分析,同時將向前濾波向后抽樣算法引入對波動變量的估計過程中,推斷出隨機波動模型各參數(shù)的滿條件后驗分布,設(shè)計Gibbs聯(lián)合抽樣算法,據(jù)此估計模型參數(shù),并對SHFE黃金期貨價格和TOCOM黃金期貨價格數(shù)據(jù)進行了實證分析。
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 長記憶特征 隨機波動 貝葉斯分析 Gibbs抽樣 黃金期貨
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70771038);國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項目(71171075);國家自然科學(xué)基金重點項目(71031004)
【分類號】：F830.94;F224
【正文快照】： 0引言金融時間序列的長記憶性研究一直是非線性領(lǐng)域的重要問題,作為統(tǒng)計建模的熱點,長記憶性的研究對于金融市場具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。對金融時間序列長記憶性進行建�？梢詾闇�(zhǔn)確的預(yù)測金融資產(chǎn)價格提供理論基礎(chǔ)。本文將利用貝葉斯方法估計黃金期貨市場的長記憶參數(shù),

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