基于MCMC的贝叶斯变结构金融时序GARCH模型研究

发布时间：2018-06-17 23:19

  本文选题：时间序列分析 + GARCH模型　； 参考：《数理统计与管理》2011年06期

【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。
[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.
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(70771038) 教育部人文社会科学规划项目(06JA910001)
【分类号】：F224;F832.5

【共引文献】

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本文编号：2032898