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部分删失后验,用于稳健有效的风险评估。 (英语) Zbl 1456.62273号

摘要:介绍了一种新的推断预测分布特定区域的方法。一个重要的应用领域是准确预测金融风险度量,其中感兴趣的区域是对数回报预测密度的左尾。我们提出的方法源于参数估计和时间序列预测的贝叶斯方法,但它具有鲁棒性,即在出现指定错误的情况下,它可以更准确地估计感兴趣区域的预测密度。本文的第一个主要贡献是提出了部分删失后验(PCP)的新概念,其中模型参数集被划分为两个子集:对于参数的第一个子集,我们考虑标准边缘后验,对于参数的第二个子集(与关注区域特别相关)我们考虑条件删失后验。审查意味着对感兴趣区域以外的观测进行审查:对于这些观测,只有在感兴趣区域之外的概率才重要。这种准贝叶斯方法比所有参数的完全删失后验方法产生更精确的参数估计,并且比标准贝叶斯算法更加关注关注区域。第二个主要贡献是我们引入了两种新的计算效率模拟方法:条件MitISEM,一种用于模拟部分删失后验模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗方法,以及PCP-QERMit,引入重要性抽样方法,以进一步降低价值-风险和预期短缺估计量的数值标准误差。第三个主要贡献是我们考虑了使用感兴趣区域的时变边界的影响。大量的仿真和实证研究表明,引入的方法具有优于标准方法的能力。

MSC公司:

62第20页 统计学在经济学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
91克70 统计方法;风险措施
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