拓端tecdat|matlab实现MCMC的马尔可夫转换MS- ARMA - GARCH模型估计
原文链接:http://tecdat.cn/?p=4241
状态转换模型,尤其是马尔可夫转换(MS)模型,被认为是识别时间序列非线性的不错的方法。
估计非线性时间序列的方法是将MS模型与自回归移动平均 - 广义自回归条件异方差(ARMA - GARCH)模型相结合,但给参数估计的计算带来了困难。
我们建立了完整的MS- ARMA - GARCH模型及其贝叶斯估计。使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,我们开发一种算法来计算我们模型的方案和参数的贝叶斯估计。
options = optimset('fmincon');
options = optimset(options , 'Algorithm ','interior-point');
% options = optimset(options , 'Algorithm ','active-set');
options = optimset(options, 'Hessian','bfgs');fmincon(@(x) msarmagarch(x,data,reg,ORDERS,flag),beq,LB,UB,@(x) MSARMAGARCH(x,k,nbpara),options); fmincon(@(x) msarmagarch(x,data,reg,ORDERS,flag),startvaltot,[],[],[],[],[],[],@(x) MSARMAGARCH(x,k,nbpara),options);
[LLF,likelihoods,~,p,pt,smoothprob,h] = msarmagarch(thetahat,data,reg,ORDERS,flag);
图1和图2比较了两种模型的估计后验概率。我们的模型能够更清晰地区分不同的状态。
图1.修正的Hamilton-Susmel模型每周收益的不同状态的后验概率。
图2.对于我们的模型,状态1-3的后验概率。
figure()
subplot(4,1,1);
plot(Domain, Data,'color'ylim([-30,30])
接下来,我们比较两个模型的样本ACF。由于在两个模型中估计ARMA参数大致相同,因此我们仅显示样本ACF的平方残差。
然而,两种算法都在估计中显示出问题,其特征在于MCMC链收敛得非常慢以及在基于EM的算法的情况下对初始参数的强烈依赖性。
估计参数化的MS- GARCH的第二状态的后验概率
Haas 等人的第二状态的后验概率。
结论
我们开发了一种MCMC方法来计算完整MS- ARMA - GARCH模型的参数估计值,用于描述在不同市场中观察到的计量经济时间序列中的现象。
最受欢迎的见解
1.HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长
3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型
4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测
5.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较
6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测
7.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测
8.matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型
9.R语言对S&P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
拓端tecdat|matlab实现MCMC的马尔可夫转换MS- ARMA - GARCH模型估计相关推荐
- MCMC(二)马尔科夫链
在MCMC(一)蒙特卡罗方法中,我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法,但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集,而想得到这样的样本集很困难.因此我们需要本篇 ...
- r语言怎么做经验分布_R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model
原文链接: R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching modeltecdat.cn 假设 有时间序列数据,如下所示.经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关.然而,乍一看,y的水 ...
- 时序分析 43 -- 时序数据转为空间数据 (二) 马尔可夫转换场
马尔可夫转换场(MRF,Markov Transition Fields) MRF 马尔可夫转换场(MRF, Markov Transition Fields)比GAF要简单一些,其数学模型对于从事数 ...
- 马尔可夫向量自回归模型,MSVAR模型,MS-VAR模型的GiveWin软件安装和操作过程+MS-VAR各种图形制作
马尔可夫向量自回归模型,MSVAR模型,MS-VAR模型的GiveWin软件安装和操作过程+MS-VAR各种图形制作(区制转换图.脉冲图.模型预测图等等)+最优区制数和模型形式判断(MSI-VAR.M ...
- matlab mcmc工具箱,马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)matlab工具箱
马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)matlab工具箱 matlab 2021-2-10 下载地址 https://www.codedown123.com/64660.html 马尔科夫链蒙特卡洛模拟( ...
- matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现
隐马尔可夫模型(HMM)简介 隐马尔可夫模型(HMM)是一个在你观察到的输出顺序,但不知道状态序列模型产生输出的过程. 去年,我们为一家公司进行了短暂的咨询工作,该公司正在构建一个主要基于隐马尔可夫模 ...
- mcl计算matlab代码,matlab练习程序(马尔可夫聚类MCL)
本文主要参考: 虽然参考上面两篇文章,不过这里和他给出的算法步骤不完全一致. 因为上面文章是针对Graphs的,矩阵中有边为0的数据,而我的数据是Vector的,边是根据距离计算出来的,应该还是有点区 ...
- NLP --- 隐马尔可夫HMM(极大释似然估计详解)
上一节我们介绍了隐马尔可夫的第三个基本问题的解决方案,但是遇到的问题是在如果语料库没有给出状态转移概率则就不能使用最大释然估计了,因此使用EM算法可以解决,在理解EM算法之前需要理解最大释然估计,本节 ...
- mcmc matlab 人大,mcmc.in.matlab 使用matlab工具完成mcmc(马尔科夫蒙托卡罗)方法的计算 - 下载 - 搜珍网...
mcmc的matlab实现/ mcmc的matlab实现/mcmc/ mcmc的matlab实现/mcmc/About_MCMC.html mcmc的matlab实现/mcmc/betalpr.m m ...
- PYTHON用时变马尔可夫区制转换(MRS)自回归模型分析经济时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22617 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果.它应用了Hamilton( ...
最新文章
- asp打印html,asp.net教程之利用ASP在浏览器上打印输出
- 《数学之美》第8章 简单之美--布尔代数和搜索引擎
- Grails 1.2参考文档速读(19):插件
- 调用未知DLL中的导出函数
- 报错curl: (7) Failed to connect to 127.0.0.1 port xxxx: Connection refused
- 先生,要点单吗? (HTTP协议概览)
- python是干嘛的-python到底拿来干什么
- 个人空间岁末大回报活动12月30日获奖名单
- 一个 SAP 开发工程师的 2022 年终总结:四十不惑
- java资源文件路径_Java 中获取资源(文件)的路径问题总结
- noip2002 自由落体 (物理)
- arcade 物理系统_RetroPie和X-Arcade Tankstick-完美的Retro Arcade(加上键绑定,配置和操作方法)
- 海量向量搜索引擎 Milvus 开源啦
- ARM64内核系统调用详解(基于kernel-4.9)
- ABAC权限模型的设计
- ps -ef 和ps -aux 和ps aux
- 基于互联网大脑架构的智慧城市建设探讨
- 网易七鱼(杭州)招聘前端
- c语言 单词首字母大写
- java double 赋值语句_Java中float、double、long类型变量赋值添加f、d、L尾缀问题