MCMC算法在时间序列中的应用

来源 :第八届中国不确定系统年会暨第十二届中国青年信息与管理学者大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wahuhihi

【摘要】

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参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型,本文运用马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法对残差基于正态分布的GARCH(1,1)进行的参数进行估计,由沪市股指收益率数据的实证分

【作者】

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潘海涛

【机构】

：

西安财经学院统计学院,陕西西安710061

【出处】

：

第八届中国不确定系统年会暨第十二届中国青年信息与管理学者大会

【发表日期】

：

2010年8期

【关键词】

：

金融市场时间序列马尔科夫蒙特卡罗算法参数估计

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参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型,本文运用马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法对残差基于正态分布的GARCH(1,1)进行的参数进行估计,由沪市股指收益率数据的实证分析结果表明:基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力.

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