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MCMC方法在估计二元随机波动率模型中的应用
MCMC方法在估计二元随机波动率模型中的应用
作者:
易科
梁满发
马芙玲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
多元随机波动率模型
MCMC方法
后验分布
GIBBS抽样
摘要:
金融数据的波动性一直是经济学研究的热点问题之一,随机波动率模型(SV)在波动率建模中有着重要的应用.马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法是估计参数的一种有效方法,给出估计一类二元SV模型参数的MCMC算法,并通过WinBUGS软件编程实现了该算法.文章最后给出了模型和程序的一个实际应用.
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文献信息
篇名
MCMC方法在估计二元随机波动率模型中的应用
来源期刊
合肥学院学报:自然科学版
学科
数学
关键词
多元随机波动率模型
MCMC方法
后验分布
GIBBS抽样
年,卷(期)
2010,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
27-29
页数
3页
分类号
O212
字数
语种
DOI
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节点文献
多元随机波动率模型
MCMC方法
后验分布
GIBBS抽样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
合肥学院学报:自然科学版
主办单位:
合肥学院
出版周期:
季刊
ISSN:
1673-162X
CN:
34-1290/N
开本:
出版地:
安徽合肥市锦绣大道99号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
1881
总下载数(次)
0
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