| 随机波动模型贝叶斯估计效率研究 |
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| 引用本文： | 何永涛,王飞.随机波动模型贝叶斯估计效率研究[J].统计与信息论坛,2015(4):7-14. |
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| 作者姓名： | 何永涛 王飞 |
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| 作者单位： | 南开大学数量经济研究所;南开大学经济学院 |
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| 基金项目： | 国家自然社科基金青年项目《离散选择模型和受限因变量模型的前沿理论及应用研究》(71001054);中央高校基本科研业务费专项资金项目《中国能源、环境与可持续发展研究》(NKZXB1426) |
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| 摘 要： | 讨论了四种不同MCMC抽样方案在SV模型贝叶斯估计中的适应性和稳健性问题。蒙特卡洛模拟结果显示,随机误差项的近似处理方式和波动变量抽样结构直接影响SV模型的贝叶斯估计效率。具体来说,波动变量的"成块"抽样比"逐分量"抽样的效率更高;随机误差项有限混合近似比正态近似的估计精度更优。四种抽样方案中,正态近似和FFBS算法的收敛速度和运算时间最快,有限混合近似和FFBS算法的估计精度最优。
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| 关 键 词： | 随机波动 MCMC抽样 贝叶斯估计 |
Stochastic Volatility Models:Bayesian Estimation and Its Effective Research |
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| HE Yong-tao;WANG Fei.Stochastic Volatility Models:Bayesian Estimation and Its Effective Research[J].Statistics & Information Tribune,2015(4):7-14. |
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| Authors: | HE Yong-tao;WANG Fei |
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| Institution: | HE Yong-tao;WANG Fei;Institute of Quantitative Economics,Nankai University;School of Economics,Nankai University; |
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| Abstract: | |
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