随机波动率的贝叶斯估计方法

特别是，AUX和RWMH之间的选择明显困难。就可变性而言，请注意AUX的ESR范围为0.001以下至1以上，而RWMH-ASISx5的ESR介于0.01和0.1之间。这使得lattermore稳定了大约两个数量级。4财务数据集的应用我们将八种估计方法应用于涵盖四种资产类型和两个经济时期的七个单变量每日财务日志回报时间序列。第一次间隔是一个繁荣的危机前时期，从2005年1月1日开始，到2007年12月31日结束，共872个工作日。第二个时间间隔是2015年1月1日至2018年6月30日之间的一个较新、波动性较大的时间段，包括1014个工作日。正在考虑的系列包括比特币价格（美元）（股票代码：BTCUSD=X），以下简称BTC，德国DAX指数（股票代码：^GDAXI），欧元/美元汇率（股票代码：EURUSD=X），以下简称EUR，以及一家大型德国公司默克KG的股票（股票代码：MRK.DE），以下简称MRK。

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侧重于RWMH和AUX的比较，突出的是，在没有交织的情况下，AUX通常是首选，而RWMH-ASISx5在除一种情况外的所有情况下都优于AUX。总体情况类似于图2，因为没有一种算法可以控制所有数据集。5结论本论文通过研究几种具有杠杆作用的随机波动率模型的竞争方法的效率，为MCMC抽样算法的文献做出贡献。我们开发了一种RWMH取样器，并通过ASIS和●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●BTC:2015年-18日：2005年-07DAX:2015-18欧元：2005年-07欧元：2015年-18MRK：2005年-07MRK:2015-18Stanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagsrwmhauxstanjagstanjagsrwmhaux0.11.0采样器有效采样率策略●居中非-以7个数据集有效采样率的最小值为中心，即Д、ρ、σ2和u。图3：7个数据集的最小有效采样率。面对应时间序列，其中“2005-07”和“2015-18”分别表示第一个和第二个时间段。在每个方面，每个点对应于特定的采样器和策略。潜在状态采样器。此外，我们还进行了计算实验，将新方法与最先进的方法、辅助混合采样器以及Stan和JAGS实现作为基准进行比较。

基于我们的结果，我们得出结论，对潜在空间使用我们的增强naive估计器可以通过避免数值优化和差异来稳定算法的有效采样率。当前的研究旨在进一步的金融应用，包括factormodels（Kastner等人，2017），并扩展R包stochvol以考虑杠杆作用。参考Bob Carpenter、Andrew Gelman、Matthew Hoffman、Daniel Lee、Ben Goodrich、MichaelBetancourt、Marcus Brubaker、Jiqiang Guo、Peter Li和Allen Riddell。斯坦：一种概率编程语言。《统计软件杂志》，76（1）：1–322017年。内政部：10.18637/jss。v076.i01。克里斯·卡特和罗伯特·科恩。状态空间模型的吉布斯抽样。Biometrika，81（3）：541–5531994年。内政部：10.1093/biomet/81.3.541。Dirk Eddelbuettel和Romain Fran,cois。Rcpp：R和C++的无缝集成。《统计软件杂志》（Journalof Statistical Software），40（8）：2011年1月18日。内政部：10.18637/jss。v040.i08。Sylvia Fr–uhwirth Schnatter。数据扩充和动态线性模型。时间序列分析杂志，15（2）：183–202，1994年。内政部：10.1111/j.1467-9892.1994。tb00184.x.Sylvia Fr–uhwirth Schnatter和Helga Wagner。高斯和部分非高斯状态空间模型的随机模型规格搜索。《计量经济学杂志》，154（1）：85–1002010。内政部：10.1016/j.Jeecom。2009.07.003.安德鲁·C·哈维和尼尔·谢泼德。资产收益非对称随机波动模型的估计。《商业与经济统计杂志》，14（4）：429–4341996。内政部：10.1080/07350015.1996.10524672。Eric Jacquier、Nicholas G.Polson和Peter E.Rossi。具有厚尾和相关误差的随机波动率模型的贝叶斯分析。《计量经济学杂志》，122（1）：185–212，2004年。内政部：10.1016/j.Jeecom。2003.09.001.格雷戈·卡斯特纳。使用R packagestochvol处理时间序列中的随机波动。

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