用R包stochvol处理时间序列中的随机波动性

格雷戈·卡斯特纳

主要文章内容

摘要

R包stochvol在随机波动性框架内提供了异方差建模的完全贝叶斯实现。它利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样器进行推断,从参数和潜在变量的后验分布中获取数据,然后用于预测未来的波动率。该软件包可以直接用作独立工具;此外,它允许容易地结合到其他MCMC采样器中。本文的重点是展示stochvol的功能。此外,它还提供了该模型的简要数学描述、所用抽样方案的概述以及使用汇率数据的几个示例。

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