我最近在研究mcmc算法来实现swarch模型的参数估计，并在看文章《 中国股市有规律吗？ ——上证综指马尔可夫转换-ARCH模型的实证研究》，有一点心得与体会，同时也有一些问题，希望与有兴趣的同学们一起探讨，或者加我qq362254323，注明“mcmc”。

根据我最近的了解，gibbs抽样方法就是利用初始数据，然后在条件分布的基础上，去得到另外未知的数据。 比如，有三组数据需要估计，分别为theta，pi，和S，初始条件下，我们可以假设初始值theta_0，Pi_0,然后在条件概率密度函数P(S|theta_0,Pi_0)的基础上计算S_1。现在有疑问是从条件概率密度函数到计算S怎么计算？然后我们再根据条件概率密度函数P(pi|theta_0,S_1)，计算

pi_1,以此类推。

所以，主要的问题就是在条件概率密度函数的基础上，怎么计算S_1或者pi_1.

希望大家不吝赐教，参与讨论。