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garch模型的貝葉斯推斷,garch模型的貝葉斯推斷頁數(shù) 6字數(shù)2566摘要：本文闡述了如何用griddy-gibbs抽樣對garch模型進行貝葉斯推斷。gibbs抽樣方法是基于完全條件后驗密度的，但在garch模型中，參數(shù)的密度比較復雜，從而無法用共軛法來構(gòu)造它的后驗密度，對其直接抽樣不可行。因此，本文把gibbs抽樣和數(shù)值積分法相結(jié)合,來從...
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GARCH模型的貝葉斯推斷
頁數(shù) 6 字數(shù)2566
摘要：本文闡述了如何用Griddy-Gibbs抽樣對GARCH模型進行貝葉斯推斷。Gibbs抽樣方法是基于完全條件后驗密度的，但在GARCH模型中，參數(shù)的密度比較復雜，從而無法用共軛法來構(gòu)造它的后驗密度，對其直接抽樣不可行。因此，本文把Gibbs抽樣和數(shù)值積分法相結(jié)合,來從后驗分布中進行抽樣，并用CUMSUM統(tǒng)計量來判斷抽樣的收斂性。利用模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，本文分別用Griddy-Gibbs抽樣和MLE兩種方法來估計模型，并比較其結(jié)果，得出結(jié)論：這個Griddy-Gibbs抽樣是可行的，且結(jié)果與MLE互有優(yōu)劣
參考文獻：
[1] Luc Bauwens and Michel Lubrano (1998), Bayesian inference on GARCH models using the Gibbs sampler, Econometrics Journal, volume 1, pp. c23-c46
[2] Bauwens, L. and P.Giot (1998), A Gibbs sampling approach to cointegration, Comput. Stat. Forthcoming.
[3] Bollerslev, T., R.Y.Chou and K. F. Kroner (1992), ARCH modeling in finance. J. Econometrics 52, 5-59
[4] Engle, R. F. and T. Bollerslev (1986). Modelling the persistence of conditional variances. Econometric Rev. 5, 1-50
頁數(shù) 6 字數(shù)2566
摘要：本文闡述了如何用Griddy-Gibbs抽樣對GARCH模型進行貝葉斯推斷。Gibbs抽樣方法是基于完全條件后驗密度的，但在GARCH模型中，參數(shù)的密度比較復雜，從而無法用共軛法來構(gòu)造它的后驗密度，對其直接抽樣不可行。因此，本文把Gibbs抽樣和數(shù)值積分法相結(jié)合,來從后驗分布中進行抽樣，并用CUMSUM統(tǒng)計量來判斷抽樣的收斂性。利用模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，本文分別用Griddy-Gibbs抽樣和MLE兩種方法來估計模型，并比較其結(jié)果，得出結(jié)論：這個Griddy-Gibbs抽樣是可行的，且結(jié)果與MLE互有優(yōu)劣
參考文獻：
[1] Luc Bauwens and Michel Lubrano (1998), Bayesian inference on GARCH models using the Gibbs sampler, Econometrics Journal, volume 1, pp. c23-c46
[2] Bauwens, L. and P.Giot (1998), A Gibbs sampling approach to cointegration, Comput. Stat. Forthcoming.
[3] Bollerslev, T., R.Y.Chou and K. F. Kroner (1992), ARCH modeling in finance. J. Econometrics 52, 5-59
[4] Engle, R. F. and T. Bollerslev (1986). Modelling the persistence of conditional variances. Econometric Rev. 5, 1-50
