中岛佐内 具有斜（t）分布的多元随机波动率模型的估计。 （日语。英文摘要） Zbl 07387627号 J.Jpn.杂志。统计Soc.，Jpn。发行 50，编号2，403-424（2021）. 摘要：多元随机波动（MSV）模型及其扩展已被广泛开发，以捕捉资产价格回报的多元波动，如股票价格和外汇汇率。由于资产价格的收益分布趋于倾斜，本文引入了具有倾斜（t）分布的MSV模型。还介绍了偏斜度参数的收缩方法。使用标准普尔500指数的每日股票收益率进行的实证分析表明，偏态（t）分布和收缩方法提高了MSV模型的预测能力。 MSC公司： 62至XX 统计 软件：bvarsv型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \发短信{J.Nakajima}，J.Jpn。统计Soc.，Jpn。第50版，第2号，403--424（2021；Zbl 07387627） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aas，K.和Haff，I.H.（2006年）。广义双曲偏态Student’s t分布，《金融计量经济学杂志》，4275−309。 [2] Aguilar，O.和West，M.（2000年）。贝叶斯动态因子模型与投资组合分配，《商业与经济统计杂志》，第18、338−357页。 [3] Asai，M.、McAleer，M.和Yu，J.（2006）。多元随机波动性：综述，《计量经济学评论》，25，145−175·Zbl 1107.62108号 [4] Barndorff Nielsen，O.E.（1977年）。粒径对数的指数递减分布，《伦敦皇家学会学报》，A辑，353，401−419。 [5] Black，F.（1976年）。《股票市场波动性变化研究》，载于《美国统计协会会刊》，商业和经济统计科，177−181。 [6] Bollerslev，T.（1986年）。广义自回归条件异方差，《计量经济学杂志》，31，307−327·Zbl 0616.62119号 [7] Chib，S.、Nardari，F.和Shephard，N.（2006年）。《高维多元随机波动模型分析》，《计量经济学杂志》，134341-371·Zbl 1418.62377号 [8] Chib，S.、Omori，Y.和Asai，M.（2009年）。多元随机波动性，摘自Andersen，T.G.、Davis，R.A.、Kreiss，J.-P.和Mikosch，T.eds.《金融时间序列手册》，Springer-Verlag Berlin Heidelberg，365−400·Zbl 1178.91221号 [9] Clyde，M.和George，E.I.（2004年）。模型不确定性，统计科学，19，81−94·Zbl 1062.62044号 [10] Cogley，T.和Sargent，T.J.（2005）。漂移和波动：二战后美国的货币政策和结果，《经济动态评论》，第8262−302页。 [11] Doornik，J.A.（2006）。Ox：《面向对象矩阵编程》，伦敦，Timberlake Consultants出版社。 [12] 恩格尔·R.F.（1982）。英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差，《计量经济学》，50987−1008·Zbl 0491.62099号 [13] Früwirth-Schnatter，S.和Lopes，H.F.（2018年）。因子数量未知时的简约贝叶斯因子分析。工作文件。 [14] Gamerman，D.和Lopes，H.F.（2006年）。马尔可夫链蒙特卡罗。贝叶斯推理的随机模拟，佛罗里达州博卡拉顿，Chapman&Hall/CRC，第2版·Zbl 1137.62011年 [15] George，E.I.和McCulloch，R.E.（1993）。通过吉布斯抽样进行变量选择，美国统计协会杂志，88，881−889。 [16] George，E.I.和McCulloch，R.E.（1997）。贝叶斯变量选择方法，中国统计，7339−373·Zbl 0884.62031号 [17] George，E.I.、Sun，D.和Ni，S.（2008）。VAR模型限制的贝叶斯随机搜索，《计量经济学杂志》，142553−580·Zbl 1418.62322号 [18] Ghysels，E.、Harvey，A.C.和Renault，E.（2002年）。随机波动性，摘自Rao，C.R.和Maddala G.S.主编的《金融统计方法》，阿姆斯特丹：北荷兰，119−191。 [19] Gouriéroux，C.、Jasiak，J.和Sufana，R.（2009）。多元随机波动的Wishart自回归过程，《计量经济学杂志》，150，167−181·Zbl 1429.62397号 [20] 伊庭幸人, 種村正美, 大森裕浩, 和合肇, 佐藤整尚, 高橋明彦 (2001). 『計算統計二マルU形フ連鎖モンテカルロとそ辺。 [21] Ishihara，T.、Omori，Y.和Asai，M.（2016）。矩阵指数随机波动率与交叉杠杆，计算统计与数据分析，100，331−350·Zbl 1466.62109号 [22] Kim，S.、Shephard，N.和Chib，S.（1998年）。随机波动性：与ARCH模型的似然推断和比较，《经济研究评论》，65，361−393·Zbl 0910.90067号 [23] 小西貞則, 越智義道, 大森裕浩 (2008). 『計算統計学の方法−ブートストラップ, 相对长度单位アルゴリズム，MCMC’朝倉書店． [24] Koop，G.（2003）。贝叶斯计量经济学，奇切斯特，威利。 [25] Lopes，H.F.和Carvalho，C.M.（2007）。具有时变负荷和马尔可夫转换机制的因子随机波动性，《统计规划与推断杂志》，1373082−3091·Zbl 1331.62064号 [26] Lopes，H.F.和West，M.（2004）。因子分析中的贝叶斯模型评估，中国统计局，14，41−67·Zbl 1035.62060号 [27] Lopes，H.F.、McCulloch，R.E.和Tsay，R.（2012）。高维时间序列的Cholesky随机波动率模型，芝加哥大学布斯商学院技术报告。 [28] 増田弘毅 (2002). 「全球信息栅格とGH公司分布に関する解析」『統計数理』50, 165−199． [29] Nakajima，J.（2017）。偏态分布多元随机波动率的贝叶斯分析，《计量经济学评论》，第36、546−562页·Zbl 1524.62514号 [30] Nakajima，J.（2020年）。因子随机波动率模型的倾斜选择，应用统计杂志，47，582−601·Zbl 1521.62418号 [31] 中島上智, 大森裕浩 (2011). 「一般化双曲型非対称t吨分布を用いた確率的ボラティリティ変動モデルの推定と株価収益率データへの応用」『日本統計学会誌』40，1−28。 [32] Nakajima，J.和Omori，Y.（2012年）。使用GH扭曲Student t分布的具有杠杆和不对称重尾误差的随机波动率模型。计算统计与数据分析，56，3690−3704·Zbl 1255.62319号 [33] Nakajima，J.和Watanabe T.（2011年）。日本经济和货币政策变量排序的时变参数向量自回归模型的贝叶斯分析。全球COE Hi-Stat讨论论文系列196，一桥大学。 [34] 中心(2003). 『ファイナンスのためのMCMC公司法によるベイズ分析』三菱経済研究所． [35] 大森裕浩 (2001). 「マルコフ連鎖モンテカルロ法の最近の展開」『日本統計学会誌』 31, 308−334． [36] 大森裕浩, 渡部敏明 (2008). 「MCMCとその確率的ボラティリティ変動モデルへの応用」国友直人・山本拓（編）『21世紀の統計科学我社会・経済と統計科学』東京大学出版会, 第9章, 223−266之间。 [37] Omori，Y.和Watanabe，T.（2008年）。非对称随机波动率模型的块采样器和后验模式估计，计算统计和数据分析，52，2892−2910·Zbl 1452.62783号 [38] Omori，Y.、Chib，S.、Shephard，N.和Nakajima，J.（2007年）。杠杆作用下的随机波动：快速似然推断，《计量经济学杂志》，140，425−449·Zbl 1247.91207号 [39] Pinheiro，J.C.和Bates，D.M.（1996）。方差-方差矩阵的无约束参数化，统计与计算，6，289−296。 [40] Pourahmadi，M.（1999）。应用于纵向数据的联合均值-方差模型：无约束参数化，Biometrika，86，677−690·Zbl 0949.62066号 [41] Prause，K.（1999）。广义双曲线模型：估计、金融衍生品和风险度量。弗赖堡大学博士论文·兹伯利0944.91026 [42] Primiceri，G.E.（2005）。时变结构向量自回归与货币政策，《经济研究评论》，72，821−852·Zbl 1106.91047号 [43] Shephard，N.（2005年）。《随机波动：精选读物》，牛津大学出版社·邮编1076.60005 [44] Shephard，N.和Pitt，M.（1997年）。非高斯测量时间序列的可能性分析，Biometrika，84，653−667·兹比尔0888.62095 [45] Smith，M.和Kohn，R.（2002年）。纵向数据的简约协方差矩阵估计，《美国统计协会杂志》，97，1141−1153·Zbl 1041.62044号 [46] 和合肇(編) (2005). 『ベイズ計量経済分析』東洋経済新報社． [47] 渡部敏明 (2000). 『ボラティリティ変動モデル』朝倉書店． [48] Watanabe，T.和Omori，Y.（2004年）。估计非高斯时间序列模型的多移动采样器：Shephard&Pitt评论（1997），Biometrika，91，246−248·Zbl 1132.62349号 [49] Yu，J.（2005）。关于随机波动模型中的杠杆作用，计量经济学杂志，127165-178·Zbl 1335.91116号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。