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Bokgyeong Kang;大阳公园

扩散过程中基于模型的高效灵活的跳跃聚类。 （英语） Zbl 1428.62132号

J.韩国统计学会。 48，第3期，439-453（2019）。
摘要：涉及具有不连续运动的扩散过程的跳跃-扩散过程（称为跳跃）被广泛用于建模通常在样本路径中显示不连续性的时间序列数据。现有的跳跃扩散模型最近已扩展到多元时间序列数据。然而，这些模型仍然受到单个参数跳跃大小分布的限制，这种分布在不同学科中很常见。对于具有不同特征的多个受试者来说，对跳跃大小分布的形状和结构的这种强有力的参数假设可能过于严格和不切实际。因此，本文提出了一种有效的贝叶斯非参数方法，在使用嵌套Dirichlet过程的聚类过程中跨主题借用信息时，灵活地建模跳跃大小分布。为了有效地进行后验计算，设计了一个部分塌陷的吉布斯采样器来拟合该模型。通过模拟研究和应用于标准普尔100指数公司2007年6月至2017年6月的每日股价数据，说明了所提出的方法。

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
60J60型 扩散过程
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

贝叶斯非参数推断;跳跃扩散过程;嵌套Dirichlet过程混合物;部分坍塌吉布斯取样器;密度估计;时间序列数据;多元时间序列
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Kang}和\textit{T.Park}，J.Korean Stat.Soc.48，No.3，439--453（2019；Zbl 1428.62132）
全文： 内政部

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