为什么跳跃那么多？！----mcmc 方法估计跳跃扩散模型的问题

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MCMC to estimate a jump-diffusion model

We use Winbugs to do MCMC through R, the code is below:

# winbugs program#
modle {
     for (i in 1:N) {
              y ~dnorm(r,tau)    # tau corresponding to 
       r<-mu+Xi*J            # Xi corresponding to  #
       Xi[t]~dnorm(Jmu,Jtau)
        J[t]~dbern(lamda)
}
         Sigma<-1/sqrt(tau)
         JSigma<-1/sqrt(Jtau)
           mu~dnorm(0,1)       # prior distributions for parameters
           tau~dgamma(2, 2)
           Jmu~dnorm(0,1)
           Jtau~dgamma(2,2)
          lamda~dbeta(2,2)

}

# R code with interface to Winbugs

library(R2WinBUGS)  
y=read.table("c:/data.txt")    #import data#
N=length(N)
Xi0=rep(0,N)   # Give initial values to state variables#
J0=rep(0,N)
data=list("N","y") 
# Give initial values to the parameters for winbugs #
inits = function() {list ( tau=2,
                   Jtau=2,
                   mu=0,
                   Jmu=0,
                   lamda = 0.05, Xi=Xi0,J=J0)}
parameters<- c("Sigma","JSigma","mu","Jmu","lamda","Xi","J")
# quote the winbugs#
jump.sim<-bugs(data,inits,parameters,"c:/mcmc/model.txt",n.chains=1,n.iter=1000)

无论怎么调整初始值和先验参数，跳跃的强度 lamda 始终在0.2以上，请问为什么 是不是我模型有问题？data 已经上传：）期待指教：）

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关键词：mcmc 扩散模型 CMC Diffusion estimate 模型 mcmc

我最近也在搞这个东西，说点我的看法吧

我试了试这个代码，没用你的数据，lamda比较小在0.08左右，但是tau值太大了。

有个疑问：tau的共轭分布是invert gamma，这个用的是gamma，不知道这样会不会有问题。

还有就是我没看出来状态变量Xi和J是怎么更新的，按我看过的文献Xi的先验应该是正态分布。

我也是个初学者，仅供参考

请问一下，如果是均值回复模型该怎么做？

如何求跳跃的概率和幅度呢？跳跃幅度很好理解，就是Xi，但J[t]的概率是什么呢？难道就是dbern(lamda)？如何画出图像？

怎么才能用WINbugs 中MCMC对均值回复的跳扩散进行参数估计阿,程序有知道的吗?谢谢愿意支付论坛币

貌似是模型写错了

楼主这个代码是自己写的？

用openbugs吧

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