文件名称：基于MCMC的贝叶斯长记忆随机波动模型研究 (2011年)
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更新时间：2024-06-17 17:39:39
自然科学 论文
针对贝叶斯长记忆随机波动模型的单步Gi bbs抽样算法效率低下的问题,通过对模型在状态空间框架下的近似表示,将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,同时在贝叶斯框架下分析了模型参数的满条件后验分布,设计出Gi bbs联合抽样算法。更进一步,在对模型进行参数估计的基础上,提出波动变量的向前多步预报分布的估计方法。模拟实验结果表明:联合Gi bbs抽样算法能够在保证估计精度的基础上得到优于单步Gi bbs抽样方法的抽样效率,对预报分布的特征分析可用于对金融时间序列的风险控制。