急问：关于SV模型？

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各位高手：
    有个问题急问，我正在做利用极值理论估计随机波动率模型。已经有winbugs估计出随机波动率模型的参数。所用随机波动率为AR(1)-SV模型.
y[t]=beta_0+beta_1*y[t-1]+exp(theta[t])*z[t];
theta[t]=alpha_0+alpha_1*theta[t-1]+v[t];  v[t]~NID(0,a^2)
u[t]=beta_0+beta_1*y[t-1]
即beta_0;beta_1;alpha_1;alpha_0;a 已经知道。然后去计算修正残差，即z[t]=(y[t]-u[t])/exp(theta[t]/2);但是算出来的残差是非独立同分布的。
而我所需要的是独立同分布来利用极值理论做下面的估计。

在这里想请问各位高手，这会是什么原因？

[此贴子已经被作者于2009-4-29 16:57:28编辑过]

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关键词：SV模型 winbugs WINBUG Alpha Theta 模型

feels like the correction term of z(t) is not independent from z(t-1) because both are related to sigma(t) and sigma(t-1) (via some exponential function forms) and they are linearly correlated through SV equation.

我想再问个问题，如果要对theta[t]进行向前一步预测。要加上v[t]这个随机数？？也就是说如果我知道了参数alpha0,alpha1后，求theta[t+1]要加上最后那个从正态分布里面取出来的随机数？？

再者，若说我用MCMC方法估计参数。迭代次数过少导致参数是不收敛的。这对我估计模型影响大？？

recommend you to read 'time series analysis and its application' by shumway and stoffer (chapter 6, about kalman filter). you can find the pdf of this book at this website.

曾经见到一篇发表成书的博士论文，也是这样的问题，但作者就直接进行EVT的操作了，当时他还对此有所解释，而且还有参考文献，建议你查一下，貌似西南财经的一篇，好像是金融时间序列分析。实在抱歉，书名给忘了。