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2009-04-28

各位高手:
    有个问题急问,我正在做利用极值理论估计随机波动率模型。已经有winbugs估计出随机波动率模型的参数。所用随机波动率为AR(1)-SV模型.
y[t]=beta_0+beta_1*y[t-1]+exp(theta[t])*z[t];
theta[t]=alpha_0+alpha_1*theta[t-1]+v[t];  v[t]~NID(0,a^2)
u[t]=beta_0+beta_1*y[t-1]
即beta_0;beta_1;alpha_1;alpha_0;a 已经知道。然后去计算修正残差,即z[t]=(y[t]-u[t])/exp(theta[t]/2);但是算出来的残差是非独立同分布的。
而我所需要的是独立同分布来利用极值理论做下面的估计。

在这里想请问各位高手,这会是什么原因?

[此贴子已经被作者于2009-4-29 16:57:28编辑过]

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2009-4-29 01:35:00

[讨论]

feels like the correction term of z(t) is not independent from z(t-1) because both are related to sigma(t) and sigma(t-1) (via some exponential function forms) and they are linearly correlated through SV equation.
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2009-4-29 17:19:00

我想再问个问题,如果要对theta[t]进行向前一步预测。要加上v[t]这个随机数??也就是说如果我知道了参数alpha0,alpha1后,求theta[t+1]要加上最后那个从正态分布里面取出来的随机数??

再者,若说我用MCMC方法估计参数。迭代次数过少导致参数是不收敛的。这对我估计模型影响大??

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2009-4-29 22:19:00

[讨论]

recommend you to read 'time series analysis and its application' by shumway and stoffer (chapter 6, about kalman filter). you can find the pdf of this book at this website.

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2009-8-11 19:39:39
曾经见到一篇发表成书的博士论文,也是这样的问题,但作者就直接进行EVT的操作了,当时他还对此有所解释,而且还有参考文献,建议你查一下,貌似西南财经的一篇,好像是金融时间序列分析。实在抱歉,书名给忘了。
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