基于Gibbs抽样的贝叶斯黄金期货市场长记忆特征研究

发布时间：2017-09-10 20:38

  本文关键词：基于Gibbs抽样的贝叶斯黄金期货市场长记忆特征研究

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【摘要】：文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布,设计Gibbs联合抽样算法,据此估计模型参数,并对SHFE黄金期货价格和TOCOM黄金期货价格数据进行了实证分析。
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;
【关键词】： 长记忆特征 随机波动 贝叶斯分析 Gibbs抽样 黄金期货
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70771038);国家自然科学基金创新研究群体项目(71171075);国家自然科学基金重点项目(71031004)
【分类号】：F830.94;F224
【正文快照】： 0引言金融时间序列的长记忆性研究一直是非线性领域的重要问题,作为统计建模的热点,长记忆性的研究对于金融市场具有重要的理论价值和现实意义。对金融时间序列长记忆性进行建模可以为准确的预测金融资产价格提供理论基础。本文将利用贝叶斯方法估计黄金期货市场的长记忆参数,

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