heston随机波动模型参数估计问题

Chemist_MZ 发表于 2014-3-24 20:24
抱歉我不熟悉R语言，我也不知掉这些notation是什么意思，我也不想费力一个个猜。我能回答的都回答了。我只 ...

还是很感谢你
best

cyl.88 发表于 2014-3-24 20:13
model
{
   mu ~ dnorm(1,0.04)

我又看了一遍你的程序，我虽然不太了解notation，但是我查了几个函数，还有看了一下程序结构，我发现这个程序应该是simulate Heston process的，不是做estimation的。

因为estimation必须有data，而且一般SV model的calibrate都要用到option。

best，

Chemist_MZ 发表于 2014-3-24 20:38
我又看了一遍你的程序，我虽然不太了解notation，但是我查了几个函数，还有看了一下程序结构，我发现这个 ...

应该是用作估计的吧～虽然我也是刚学这个方法 （mcmc ），数据我没写上去呢


best

cyl.88 发表于 2014-3-24 20:44
应该是用作估计的吧～虽然我也是刚学这个方法 （mcmc ），数据我没写上去呢

哦，你是说MCMC，那就对了，MCMC是要给Markov chain定初值的.

MCMC就是建立一个Markov chain然后用一种抽样方法反复抽样，直到distribution收敛。一般比如你抽样1000此，取后500此的平均就是参数的估计，所以v1就是一个初值，跟我之前讲的一样。

best,

后来我看了别人的程序，一般都是让v1 服从一个正态分布的。。。
感觉你对heston模型很了解阿，之前有很多问题也是你解答的

Chemist_MZ 发表于 2014-3-24 20:53
哦，你是说MCMC，那就对了，MCMC是要给Markov chain定初值的.

MCMC就是建立一个Markov chain然后用一种 ...

后来我看了别人的程序，一般都是让v1 服从一个正态分布的。。。
感觉你对heston模型很了解阿，之前有很多问题也是你解答的

cyl.88 发表于 2014-3-24 21:07
后来我看了别人的程序，一般都是让v1 服从一个正态分布的。。。
感觉你对heston模型很了解阿，之前有很多 ...

你如果了解MCMC模型的话一般是基于Bayesian statistics，即参数先有一个先验分布，然后再用data去估计他的后验分布，然后将后验变为先验，继续用data估计，反复抽样够多之后as if 参数是从真实的分布里面抽出来的。先验分布当然是事先给定的一个合理的分布。

我没用过MCMC模型估计Heston，但是我想既然是volatility，就是一个正数，而normal可以取负数，所以normal就我的观点，我感觉不是一个好的先验分布。

Chemist_MZ 发表于 2014-3-24 21:21
你如果了解MCMC模型的话一般是基于Bayesian statistics，即参数先有一个先验分布，然后再用data去估计他的 ...

你这样说有点明白了，那我是不是应该先找到v1的先验分布？

cyl.88 发表于 2014-3-24 23:32
你这样说有点明白了，那我是不是应该先找到v1的先验分布？

你可以去查一查相关的文献，我记得一般方差用的是inverse gamma distribution，volatiltiy应该就是开根号，但是我不知道Heston 模型具体是怎么做的，因为Heston 模型里面的volatiltiy是一个latent variable，不是一个参数，这个应该是要用kalman filter来估计的，这个得具体问题具体分析，先去看看paper。

Chemist_MZ 发表于 2014-3-24 23:46
你可以去查一查相关的文献，我记得一般方差用的是inverse gamma distribution，volatiltiy应该就是开根号 ...

好的  谢谢！