楼主: mingdashike22
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[量化金融] 基于Gibbs采样器的带跳跃的非高斯随机波动率模型 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-10 15:48:09
(2018). 非参数随机波动率。计量经济学理论,1-49。[3] Brooks,C.和Prokopczuk,M.(2011年)。商品过程的动态。ICMACentre金融讨论文件,DP2011-09。[4] Chib,S.Nardari,F.和Shephard,N.(2002年)。随机波动率模型的马尔可夫链蒙特卡罗方法。《计量经济学杂志》,108:281–316。[5] Eraker,B.Johannes,M.和Polson,N.(2003年)。波动性和回报率跳跃的影响。《金融杂志》,58:1269–1299。[6] Gamerman,D.Santos,T.和Franco,G.(2013年)。具有精确边际似然的非高斯状态空间模型族。《时间序列分析杂志》,34:625–645。[7] Kanaya,S.和Kistensen,D.(2016年)。通过非参数滤波估计随机波动率模型。计量经济学理论,32(4):861-916。[8] Kastner,G.(2016)。使用RPackage stochvol处理时间序列中的随机波动。《统计软件杂志》,65(5):1-30。[9] Lee,S.和Maykland,P.(2008年)。金融市场的跳跃:一种新的非参数检验和跳跃动力学。《金融研究评论》,21:2535–2563。[10] Li,H.Wells M.和Yu,C.(2008)。利维跳跃收益动态的贝叶斯分析。《金融研究回顾》,21:2345–2378。[11] Merener,N.(2015)。集中生产和有条件的大宗商品收益重尾。《期货市场杂志》,XX:1-20。[12] Nakajima,J.和Omori,Y.(2007)。随机波动率模型中的杠杆、重尾和相关跳跃。CARF工作文件,CARF-F-107。[13] Omori,Y.Chib,S.Shephard,N.和Nakajima,J.(2007)。杠杆作用下的随机波动性:快速有效的可能性推断计量经济学杂志,140:425–449。[14] Prado,R.和West,M.(2010年)。时间序列建模、计算和推理。华润出版社,博卡拉顿。[15] Raftery,A.E.和Lewis,S.M.(1992年)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-10 15:48:17
Gibbs采样器中有多少次迭代?。贝叶斯统计,4:765–776。[16] Schwartz,E.和Smith,J.(2000年)。商品价格的短期变化和长期动态。《管理科学》,46:893–911。[17] 统计计算的R基础。(2015). R版本3.2.1[计算机软件]。检索自http://www.r-project.org/.[18] Todorov,V.(2010年)。差异风险溢价动态:跳跃的作用。《金融研究评论》,23:345–383。[19] Triantafyllopoulos,K.(2008)。贝叶斯动态线性模型的多元随机波动率。《统计规划与推理杂志》,138:1021–1037。[20] Warty,S.Lopes,H.和Polson,N.(2017年)。收益率方差gamma跳跃的随机波动率序列贝叶斯学习。《商业与工业应用随机模型》,34:460–479。[21]West,M.和Harrison,J.(1997)。贝叶斯预测和动态模型。斯普林格,纽约。[22]Wit,E.Heuvel,E和Romeijn,J.(2012)。所有型号都错误…:模型不确定性介绍。内政部尼尔兰迪卡统计局:10.1111。λt的取样本附录显示了λ的后验样本是如何提取的【Gamerman等人,2013年】。p(λ| Yn,ν)的联合分布密度为(λ|Д,Yn)=p(λn |Д,Yn)n-1Yt=1p(λt |λt+1,Д,Yt)p(Д| Yn),其中(λt |λt+1,Д,Yt)的分布由λt给出- ωλt+1 |λt+1,Д,Yt~ 伽马((1- ω) at,bt),t型≥ 0,其中At和Bt是过滤参数。在线或更新的分布λt |Д,Yt,其中Д=(θt,Jyt,γt,ω)由:p(λt |Д,Yt)给出-1) ~ γ(ωat-1,ωbt-1) p(λt |Д,Yt)∝ (λt)ωat-1.-1e级-λtωbt-1.γ-1tλ-1吨经验值-(年初至今)- Ftθt- Jt)2γ-1tλ-1吨p(λt |Д,Yt)∝ (λt)ωat-1+-1exp-λtωbt-1+γt(Yt- Ftθt- Jt)p(λt |Д,Yt)~ 伽马射线ωat-1+,ωbt-1+γt(Yt- Ftθt- Jt)根据该定理和一个p(Д| Yn)样本,可以按照以下算法获得节理分布的精确样本(λ| Yn,Д):1。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-6-10 15:48:20
设置t=n和样本p(λn |Д,Yn);2、设置t=t-1和样本p(λt |λt+1,Д,Yt);3、如果t>1,则返回步骤2;否则,(λ,…,λn |Д,Yn)的样本完成。该程序允许实施第2.2节第四步中所述的算法,并能够从以其他参数为条件的平滑状态分布中获得精确样本。

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