基于Gibbs抽样的厚尾SV模型贝叶斯分析及其应用

• 作者: LI Feng YU Ke-ming 朱慧明 杨锦明
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 数学
• 关键词: SV-T模型 仿真 贝叶斯推断 Gibbs抽样 蒙特卡罗方法
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 2479-2482
• 页数: 4页
• 分类号: O212.8
• 字数: 3892字
• 语种: 中文

摘要

我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象.首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模型进行优劣比较.研究结果表明:在模拟我国股市的波动性的方面,SV-T模型比SV-N模型更优,更能反应我国股市的尖峰后尾的特性,并且证明了我国股市具有很强的波动持续性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱慧明	湖南大学工商管理学院	109	946	16.0	24.0
2	LI Feng	湖南大学工商管理学院	1	30	1.0	1.0
3	杨锦明	湖南大学工商管理学院	2	78	2.0	2.0
4	YU Ke-ming	湖南大学工商管理学院	1	30	1.0	1.0