估计SV-T模型的各参数并获得 {σt}系列

我想估计SV-T模型的各参数并获得{σt}系列 。以下是程序：
model{
for(i in 1:n)
{y~dt(0,p,omega)
p<-exp(-theta)
}
theta[1]~dnorm(mu,itau2)
for(j in 2:n)
{theta[j]~dnorm(theta2[j],itau2)
theta2[j]<-mu+phi*(theta[j-1]-mu)}
phi<-2*phi1-1
tau<-sqrt(1/itau2)
mu~dnorm(0,0.01)
itau2~dgamma(2.5,0.025)
phi1~dbeta(20,1.5)
omega~dchisqr(8)
}

# Initial value
list(phi1=0.975, mu=0, itau2=50, omega=8)

# DATA
list(n=867)
y [ ]
0.009811321,
0.005628518,
-0.000751033,
-0.006424792,
0.005636979,
0.001500938,
-0.008323874,
0.011593119,
.......

在迭代10000次之后，查看参数p的stats结果如下：（那个p是σt的平方吧？？）
                mean        sd        MC_error        val2.5pc        median        val97.5pc        start        sample
        p[1]        5.552E+14        5.295E+16        5.402E+14        2.654E-9        0.9372        3.401E+8        501        9500
        p[2]        5.674E+14        5.415E+16        5.524E+14        2.781E-9        0.9221        3.531E+8        501        9500
        p[3]        6.187E+14        5.902E+16        6.022E+14        2.707E-9        0.9157        3.585E+8        501        9500
得到的p怎么会这么大？什么问题呢？求高手解答

。。。。这个结果很诡异

剑客之山 发表于 2012-8-19 09:10
。。。。这个结果很诡异

是啊，数据没问题，程序是论坛上人写的，可是哪边错了呢

我想问一下那个y代表的是什么，我只有股价，想用这个模型算波动率，怎么算出来y，代入数据，谢谢！

还有初值是如何确定的！谢谢

怎么获得{σt}？

波动值应该等于1/p^0.5

楼主可以试一下把开头改成
model{
for(i in 1:n)
{y[i]~dt(0,p[i],omega)
p[i]<-exp(-theta[i])
}