摘要
文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布,设计Gibbs联合抽样算法,据此估计模型参数,并对SHFE黄金期货价格和TOCOM黄金期货价格数据进行了实证分析。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第11期148-151,共4页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(70771038)
国家自然科学基金创新研究群体项目(71171075)
国家自然科学基金重点项目(71031004)