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关键词：winbugs WINBUG mcmc BUGS CMC winbugs mcmc

Jun Yu's 2000 Publications:
   BUGS for a Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Models
  http://www.mysmu.edu/faculty/yujun/research.html

   BUGS for a Bayesian analysis of stochastic volatility models.pdf (1.24 MB)

2010-8-30 21:19:27 上传

内有五种models及部分winbugs code

2# epoh
诶 我这边打不开呢怎么 还有再问个问题啊 那个我找的那些程序模型检验都过了 就是数据长度已超过N=18就显示该模型不能拟合 这是为什么？

数据的读取,有很多方法.
底下以model1 winbugs code为例,简要说明:
model{
for (i in 1:N) {
Yisigma2 <- 1/exp(theta);
Y~ dnorm(0,Yisigma2); }
...........
for (i in 2:N) {
thetamean <- mu + phi*(theta[i-1]-mu);
theta ~ dnorm(thetamean,itau2);}


#data
list(N=945)
Y []
-0.320221363079782
1.46071929942995
-0.408629619810947
.........
.........
2.22371628398118
END


#init
list(phistar=0.95,mu=0, itau2=50)


如下运行:

*Highlight "list" in the data list format and load data

*Highlight "Y []" in the data list format and load data

*compile

*Highlight "list" in the init list format and load inits

*gen inits

更详细步骤请参考:
Bayesian Modeling Using WinBUGS page 133/518 - 142/518


sv model1.rar (8.86 KB) 本附件包括：

• sv model1.bug

2010-9-2 15:12:20 上传

4# epoh
你好 。先谢谢前面的帮助拉 我这边的程序是这样的
model
{                                                               
for (i in 1:n) {
Ymean<-rho/tau*exp(0.5*theta)*(theta[i+1]-mu-phi*(theta-mu));
Yisigma2 <- 1/(exp(theta)*(1-rho*rho));
y~ dnorm(Ymean,Yisigma2);   
    }     
isigma2<-(1-phi*phi)*itau2;                                                        
theta0 ~ dnorm(mu,isigma2);  
thetamean[1] <- mu + phi*(theta0-mu);   
theta[1] ~ dnorm(thetamean[1],itau2);                                 
for (i in 2:(n+1)) {                                                                    
thetamean <- mu + phi*(theta[i-1]-mu);                                   
theta~dnorm(thetamean,itau2);}                                 
phi1 ~ dbeta(20,1.5);     
phi <- 2*phi1-1;     
mu ~ dnorm(0,0.04);                                                              
itau2 ~ dgamma(2.5,0.025);                                                      
tau <- sqrt(1/itau2) ;
rho ~ dunif(-1,1)                                                        
}
你看看是哪里出问题了呢 拜托了 感激不尽啊

程序有rho,应该是做leverage effect model.
sv model5.rar (9.04 KB) 本附件包括：

• sv model5.bug

2010-9-6 16:16:02 上传

唉,怎么用winbugs做SV-SF啊,哪位高手能指点下吗

SV-SF是什么呀？搞不懂了！

哪位高手能做THSV啊

我做leverage effect model.退火了一万次,再迭代四万次,可结果好像不对啊,前面四个模型倒没问题.
model{
### likelihood: joint distribution of ys
for (t in 1:(N-1)) {
Ymean[t] <- rho/tau*exp(0.5*theta[t])*(theta[t+1]-mu- phi*(theta[t]-mu));
Yisigma2[t] <- 1/(exp(theta[t])*(1-rho*rho));
Y[t] ~dnorm(Ymean[t],Yisigma2[t]);
}
Ymean[N]<- mu-phi*(theta[N]-mu);
Yisigma2[N] <- 1/(exp(theta[N]));
Y[N] ~dnorm(Ymean[N],Yisigma2[N]);
#####################################
theta0 ~dnorm(mu,itau2);
thetamean[1] <- mu + phi*(theta0-mu);
theta[1] ~dnorm(thetamean[1],itau2)I(-5,5);
for (t in 2:N) {
thetamean[t] <- mu + phi*(theta[t-1]-mu);
theta[t] ~dnorm(thetamean[t],itau2)I(-4,4);
}
###### prior distributions
phistar ~ dbeta(20,1.5);
phi <- 2*phistar-1;   #(expected value 0.86)
mu ~ dnorm(0,0.1);
beta <- exp(mu/2);    #beta:= exp(mu/2) is a constant scaling factor
itau2 ~ dgamma(2.5,0.025);    #(expected value 100)
tau <- sqrt(1/itau2);
rho ~ dunif(-1,1);
}
是哪个地方出了问题呢.