發(fā)布時間：2021-02-12 14:09

　　針對非對稱厚尾GARCH模型參數(shù)的預選分布很難確定的問題。對模型參數(shù)空間進行數(shù)據(jù)擴張,把模型中的厚尾殘差分布表示成正態(tài)分布和逆伽瑪分布的混合分布,然后通過對參數(shù)的后驗條件分布進行變換獲得參數(shù)的預選分布,從而利用M-H抽樣實現(xiàn)了非對稱厚尾GARCH模型的貝葉斯分析。中國原油收益率波動的實證研究發(fā)現(xiàn)中國原油收益率的波動具有高峰厚尾性但不存在"杠桿效應",樣本內的預測評價發(fā)現(xiàn)基于M-H抽樣的貝葉斯方法優(yōu)于極大似然方法,說明了M-H抽樣方案設計的有效性。 

【文章來源】：數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2011,30(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

基于M-H抽樣的貝葉斯非對稱厚尾GARCH模型研究

參數(shù)模擬的動態(tài)軌跡

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GED—GARCH模型的中國原油價格波動特征研究[J]. 張躍軍,范英,魏一鳴.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2007(03)
[2]非對稱GARCH模型在VaR預測上的應用[J]. 韓鐵,張世英.  沈陽理工大學學報. 2006(05)



本文編號：3030980