首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于MCMC的贝叶斯变结构金融时序GARCH模型研究
引用本文:朱慧明,曾惠芳,郝立亚.基于MCMC的贝叶斯变结构金融时序GARCH模型研究[J].数理统计与管理,2011,30(6):1009-1017.
作者姓名:朱慧明  曾惠芳  郝立亚
作者单位:湖南大学工商管理学院,湖南长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金(70771038); 教育部人文社会科学规划项目(06JA910001)
摘    要:针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。

关 键 词:时间序列分析  GARCH模型  贝叶斯方法  参数估计  马尔科夫链  仿真

Bayesian Inference on Structure Change in GARCH Models Based on MCMC
ZHU Hui-ming ZENG Hui-fang HAO Li-ya.Bayesian Inference on Structure Change in GARCH Models Based on MCMC[J].Application of Statistics and Management,2011,30(6):1009-1017.
Authors:ZHU Hui-ming ZENG Hui-fang HAO Li-ya
Institution:ZHU Hui-ming ZENG Hui-fang HAO Li-ya (College of Business Administration,Hunan University.Hunan Changsha 410082,China)
Abstract:In the GARCH model with structural changes,simple Gibbs sampler is not feasible to simulate its posterior densities directly,because the analytical knowledge of conditional posterior densities is not available.After the introduction of auxiliary variables,the full conditionals can substitute for the awkward forms of conditional posterior densities to implement Gibbs iteration,which carried out the estimation of the GARCH model.The empirical analysis of the Chinese foreign exchange market illustrates that au...
Keywords:time series analysis  GARCH model  Bayesian method  parameter estimation  Markov process  simulation  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号