基于MCMC的贝叶斯变结构金融时序GARCH模型研究
2011-11-22分类号:F224;F832.5
【部门】湖南大学工商管理学院
【摘要】针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。
【关键词】时间序列分析 GARCH模型 贝叶斯方法 参数估计 马尔科夫链 仿真
【基金】国家自然科学基金(70771038);; 教育部人文社会科学规划项目(06JA910001)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
文献传递