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基于似然的随机波动模型自动推断

作者

上市的：
  • 汉斯·J·斯科

    （卑尔根大学数学系）

  • 于军（Jun Yu）

    （新加坡管理大学辛基文金融经济研究所）

摘要

本文使用拉普拉斯近似对单变量和多变量随机波动率（SV）模型进行经典和贝叶斯分析。我们表明，通过使用称为自动微分（AD）的数值技术，拉普拉斯近似的实现大大简化。提出了几种算法，并从计算效率、统计效率和仿真效率方面与现有的一些既使用模拟数据又使用实际数据的方法进行了比较。结果表明，新方法与现有经典方法的统计效率相匹配，并大大降低了一些现有贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法的模拟效率。还提出了获取滤波、平滑和预测潜在变量的简单方法。新方法是使用AD Model Builder软件实现的，该软件具有潜在变量模块（ADMB-RE），有助于SV模型的制定和拟合。为了说明新算法的灵活性，使用汇率数据拟合了几个单变量和多变量SV模型。

建议引用

  • Hans J.Skaug和Jun Yu，2007年。"随机波动率模型的自动似然推理,"工作文件2007年1月1日，新加坡管理大学，辛基文金融经济研究所。
    • 手柄：RePEc:skb:wppaper:cofie-01-2007
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