多元随机波动率的快速估计

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摘要翻译：
本文提出了一种用状态空间模型估计多元随机波动率(MSV)的贝叶斯方法。提出了一种基于倒Wishart分布和多元奇异贝塔分布的波动率乘法模型，并采用了灵活的序列波动率更新。由于计算速度快，所得到的估计过程特别适合于在线预报。在模型选择的背景下讨论了三个性能指标：对数似然准则、标准化一步预测误差均值和序列Bayes因子。最后，我们将所提出的方法应用于一个由八种汇率组成的数据集，即港元兑美国元的汇率。
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英文标题：
《Fast estimation of multivariate stochastic volatility》
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作者：
Kostas Triantafyllopoulos and Giovanni Montana
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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英文摘要：
  In this paper we develop a Bayesian procedure for estimating multivariate stochastic volatility (MSV) using state space models. A multiplicative model based on inverted Wishart and multivariate singular beta distributions is proposed for the evolution of the volatility, and a flexible sequential volatility updating is employed. Being computationally fast, the resulting estimation procedure is particularly suitable for on-line forecasting. Three performance measures are discussed in the context of model selection: the log-likelihood criterion, the mean of standardized one-step forecast errors, and sequential Bayes factors. Finally, the proposed methods are applied to a data set comprising eight exchange rates vis-a-vis the US dollar.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0708.4376

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关键词：波动率 Multivariate Applications distribution epidemiology 序列 multivariate 标准化 预测 误差