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基于MCMC模拟的贝叶斯AR-GJR-GARCH模型及其应用
  • ISSN号：房地产;-投资风险;测度;模糊马尔可夫链
  • 期刊名称：统计与决策
  • 时间：0
  • 页码：22-24
  • 语言：中文
  • 分类：O212.8[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构：[1]湖南大学工商管理学院,长沙410082
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（NSFC70771038）;教育部人文社会科学规划资助项目（06JA910001）;教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（NECT050704）
  • 相关项目：贝叶斯随机波动预测模型构建及其在金融领域中的应用研究
作者： 曾惠芳|朱慧明|曹英|
关键词： AR-GJR-GARCH模型, 贝叶斯推断, MCMC方法Metropolis—Hastings抽样
中文摘要：

AR—GJR—GARCH模型是一种误差项为GJR—GARCH形式的自回归模型，该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis—Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟，然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。

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