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基于MCMC的分位回归GARCH模型的贝叶斯分析
  • ISSN号:1004-1729
  • 期刊名称:《海南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:F224.9[经济管理—国民经济] O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]湖南科技大学商学院,湖南湘潭411201, [2]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201
  • 相关基金:国家自然科学基金青年项目(41301421)
中文摘要:

基于最小一乘方法提出了一类分位回归GARCH模型的2步估计方法,并且基于双指数分布和非对称Laplace分布构建了GARCH模型的似然函数,选择扩散先验分布,实现了对模型的贝叶斯估计.仿真分析发现基于最小一乘方法的贝叶斯分位回归方法可以全面有效地实现对GARCH模型的估计.

英文摘要:

In the report,based on least absolute deviation,the two step estimation method for GARCH models using quantile regression was proposed,and based on double exponential distribution and asymmetric Laplace distribution,the likelihood function of GARCH model was constructed,dispersion and prior distribution was selected,and Bayes estimation for model was achieved. The simulation results showed that Bayes quantile regression estimation is effective to achieve the estimation for GARCH model.

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期刊信息
  • 《海南大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:海南省教育厅
  • 主办单位:海南大学
  • 主编:石耀华(执行)
  • 地址:海南省海口市美兰区海南大学内
  • 邮编:570228
  • 邮箱:hdxnatb@hainu.edu.cn
  • 电话:0898-66187920
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-1729
  • 国内统一刊号:ISSN:46-1013/N
  • 邮发代号:84-3
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高校自然科学学报,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4695