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garch模型的貝葉斯推斷.doc

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garch模型的貝葉斯推斷,garch模型的貝葉斯推斷頁(yè)數(shù) 6字?jǐn)?shù)2566摘要:本文闡述了如何用griddy-gibbs抽樣對(duì)garch模型進(jìn)行貝葉斯推斷。gibbs抽樣方法是基于完全條件后驗(yàn)密度的,但在garch模型中,參數(shù)的密度比較復(fù)雜,從而無(wú)法用共軛法來(lái)構(gòu)造它的后驗(yàn)密度,對(duì)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(lái)從...
編號(hào):10-23440大小:181.50K
分類: 論文>機(jī)械工業(yè)論文

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GARCH模型的貝葉斯推斷
頁(yè)數(shù) 6 字?jǐn)?shù)2566
摘要:本文闡述了如何用Griddy-Gibbs抽樣對(duì)GARCH模型進(jìn)行貝葉斯推斷。Gibbs抽樣方法是基于完全條件后驗(yàn)密度的,但在GARCH模型中,參數(shù)的密度比較復(fù)雜,從而無(wú)法用共軛法來(lái)構(gòu)造它的后驗(yàn)密度,對(duì)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(lái)從后驗(yàn)分布中進(jìn)行抽樣,并用CUMSUM統(tǒng)計(jì)量來(lái)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(lái)估計(jì)模型,并比較其結(jié)果,得出結(jié)論:這個(gè)Griddy-Gibbs抽樣是可行的,且結(jié)果與MLE互有優(yōu)劣
參考文獻(xiàn):
[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
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