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马尔可夫切换GARCH（1,1）模型的序贯蒙特卡罗似然推断

作者

上市的：
  • Damien C.H.Wee。
  • 陈冯
  • William T.M.邓斯密尔。

摘要

马尔可夫转换（MS-）GARCH（1,1）模型允许在有限数量的状态之间波动动力学的结构变化。由于未观察到状态，计算可能性需要在指数级增加的状态路径上进行积分，这是一个棘手的问题。对序列蒙特卡罗（SMC）的现有平滑似然估计程序进行了修改，该程序目前仅限于具有一维状态变量的隐马尔可夫模型，以实现MS-GARCH（1,1）模型的似然估计和最大化，该模型需要两个维度，即波动性和状态，进化其隐藏状态过程。此外，改进后的SMC程序可以很容易地适应MS-GARCH（1,1）模型，即使存在缺失观测值。建议的方法通过模拟数据进行了验证，并通过对两个财务时间序列（标准普尔500指数和亨利中心天然气现货价格的每日回报）的分析进行了说明，后一个序列包含了2005年飓风丽塔导致的停产造成的缺口。

建议引用

  • Wee，Damien C.H.&Chen，Feng&Dunsmuir，William T.M.，2022年。"马尔可夫切换GARCH（1,1）模型的序贯蒙特卡罗似然推断,"计量经济与统计爱思唯尔，第21卷（C），第50-68页。
    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:21:y:2022:i:c:p:50-68
    DOI:10.1016/j.ecosta.2020.03.004
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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