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戴维·拉吉;西尔瓦诺·博迪根

已实现波动的长记忆性和非线性：马尔可夫转换方法。 （英语） Zbl 1255.62321号

计算。统计数据分析。 56，第11期，3730-3742（2012）.
摘要：利用非线性和高度持续性动力学研究已实现波动率。特别地，提出了一种模型，该模型同时捕捉长记忆和非线性，其中水平和持久性通过马尔可夫切换动力学发生变化。推理基于一种高效的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，该算法用于估计参数、潜在过程和预测密度。样本内结果表明，长记忆性和非线性都很显著，改善了数据的描述。多个预测区间的样本外结果表明，引入这些非线性比使用嵌套模型获得的预测结果更好。

引用于4文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
65立方厘米 应用于马尔可夫链的数值分析或方法

关键词：

转换体制;长记忆;MCMC公司;预测

软件：

SsfPack（SsfPack）;ARFIMA公司;公牛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Raggi}和\textit{S.Bordignon}，计算。统计数据分析。56，第11号，3730--3742（2012；Zbl 1255.62321）
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