本文關(guān)鍵詞：GJR-CAViaR模型的貝葉斯分位數(shù)回歸——基于Gibbs抽樣的MCMC算法實現(xiàn)　出處：《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： GJR-CVAiaR Gibbs抽樣 不對稱拉普拉斯分布 貝葉斯分位數(shù)回歸

【摘要】：本文將基于Gibbs抽樣的MCMC算法引入GJR-CAViaR模型,實現(xiàn)模型的貝葉斯推斷。GJR-CAViaR模型是含有遞歸形式的分位數(shù)回歸方程,尚未有文獻提出如何對其進行貝葉斯分析和MCMC估計。本文首先利用不對稱拉普拉斯分布建立GJR-CAViaR模型的似然函數(shù),并通過引入標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的混合分布得到不對稱拉普拉斯分布的參數(shù)解析的條件分布,然后討論模型的Gibbs抽樣過程以及算法實現(xiàn)。對上證綜指日收益率數(shù)據(jù)建立GJR-CAViaR模型,并得到模型參數(shù)的貝葉斯估計值。在馬爾科夫鏈?zhǔn)諗康那疤嵯?發(fā)現(xiàn)中國證券市場VaR具有自回歸性質(zhì),且呈現(xiàn)收益對風(fēng)險的不對稱特征。這一特征不會受到樣本容量大小及置信水平的影響。
[Abstract]:In this paper, the MCMC algorithm based on Gibbs sampling is introduced into the GJR-CAViaR model. The Bayesian inference. GJR-CAViaR model is a quantile regression equation with recursive form. There is no literature on how to carry out Bayesian analysis and MCMC estimation. Firstly, the likelihood function of GJR-CAViaR model is established by using asymmetric Laplace distribution. By introducing the mixed distribution of standard exponential distribution and standard normal distribution, the analytical conditional distribution of the parameters of the asymmetric Laplace distribution is obtained. Then the paper discusses the Gibbs sampling process and algorithm implementation of the model, and establishes the GJR-CAViaR model for the daily return data of Shanghai Composite Index. The Bayesian estimation of the model parameters is obtained. Under the premise of Markov chain convergence, it is found that VaR in Chinese stock market has autoregressive property. This feature is not affected by sample size and confidence level.
【作者單位】： 西北政法大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院;中央財經(jīng)大學(xué)財經(jīng)研究院;北京財經(jīng)研究基地;
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 法。另一類是借助于貝葉斯原理進行參數(shù)估計。直接優(yōu)化求解屬于頻率學(xué)派的范疇,是傳統(tǒng)的經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法。經(jīng)典估計方法將參數(shù)視為固定常數(shù),然后利用最小二乘或極大似然等方法計算參數(shù)的估計值,得到參數(shù)的漸近分布和統(tǒng)計性質(zhì),并進行假設(shè)檢驗。貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典統(tǒng)計法在參數(shù)估計

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本文編號：1405077