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Markov-Switching和Change-Point Garch模型的边际似然

作者

上市的：
  • 吕克·鲍文斯
  • 阿诺德·杜费斯（Arnaud Dufays）
  • 杰伦·隆布茨

摘要

由于波动过程中的中断，具有固定参数的GARCH波动率模型对长时间序列的限制性太强。灵活的替代方案是Markov开关GARCH和变点GARCH模型。由于路径依赖问题，它们需要使用MCMC方法进行估计。一个尚未解决的问题是计算它们的边际可能性，这对于确定体制或变化点的数量至关重要。我们使用粒子MCMC解决了这个问题，这是Andrieu、Doucet和Holenstein（2010）提出的一种技术。我们在模拟数据上检验了这种新方法的性能，并说明了它在几个回报序列上的应用。

建议引用

  • Luc Bauwens&Arnaud Dufays&Jeroen Rombouts，2011年。"Markov-Switching和Change-Point Garch模型的边际似然,"CIRANO工作文件2011s-72年，CIRANO。
    • 手柄：RePEc:cir:cirwor:2011s-72
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    IDEAS上列出的参考文献

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