Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率SV |
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图 2. 收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验(左下)没有显示显着的序列自相关作为收益率。 然而,我们可以很容易地识别出绝对收益率值较大的时期集群(无论收益率的符号如何)。因此,绝对收益值存在明显的序列相关性。 图 3. 回归平方的相关性检验。 点击标题查阅往期内容 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 左右滑动查看更多 01 02 03 04 GARCH(广义自回归条件异方差)模型GARCH(1,1) 模型可以用 Matlab 的计量经济学工具箱进行估计。图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声,而不是原始收益序列。 Mdls.dsVadjnce = garc(1,1); [EsastMdl,EssddkjParamsCovf,lsdoggL,isdjngfo] = estimate(Msddl,rstan); [Egf,hgV,logfgL] = inffgher(EstsdMdl,arstn); gfh= Egh./sqrt(Vf); 图 4. GARCH(1,1) 模型残差的相关性检验。 图 5. GARCH(1,1) 模型残差平方的相关性检验。 plot(at,dad)set(gsdcaa);set(gasdca);ylabel('GARCH Volatility h_t'); 图 6. GARCH(1,1) 模型的波动率。 马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)MCMC 由两部分组成。_ 蒙特卡洛_ 部分处理如何从给定的概率分布中抽取随机样本。马尔可夫 链 部分旨在生成一个稳定的随机过程,称为马尔可夫过程,以便通过蒙特卡罗方法顺序抽取的样本接近从“真实”概率分布中抽取的样本。 然后我们可以迭代地使用 Gibbs 采样 _方法来产生一系列参数。经常被丢弃,因为它除了使分布正常化之外什么都不做。后验分布是不完整的。_Metropolis 采样 方法和更通用的方法 Metropolis _-Hastings 采样_用于此场景。这两种采样方法更常用于难以制定完整条件后验分布的非共轭先验分布。 % --- MCMCnmascmfgac = 10000; bechvzta_mcmc = nan(nmc;dmc,1); loxvgh_mcmc = nan(an,nmcjkldsmc); alpha_mcmc = nan(nmcmssdc,length(alspdha0)); Sigmacvv_mcmc = nan(nmytsdcmc,1); % --- 吉布斯抽样:beta rtnas_new = rtn./sqdssrt(exp(logshis)); % 重新格式化收益系列 x = 1./sqrt(exp(lsogshisd)); V_gfbeta = 1/(x'*x + 1/Sigsgfma_bdeta0);g E_bgexta = V_bfgetfga*(beta0/Sifgma_beta0+gdfxf'*rtndf_new); betxa = cnormrnd(E_beta,sqrt(fgV_bfdfgeta)); % --- Metropolis 抽样:ht loghn1 = alphjklai(1)+alphai(2)*(alphai(1)+alphai(2)*loghi(n-1)); loghf1 = [loghi(2:end); loghn1];前进一步 ht 的 % log loghb1 = [logh0;罗吉(1:end-1)];后退一步 ht 的 % log % - 提出新的 ht lojkghp = normrnd(lohghjkli,sijlgma_jlogjhp); % - 检查后验概率的对数比率 logr = log(normpdf(loghp, [ones(n,1),loghb1]*alphai',sqrt(Sigmavi))) + ... % --- 吉布斯抽样 alpha zasdt = [ones(n-1,1),lokkghi(1:end-1)]; V_alpghas = inv( inv(Sigjkmahjg_alpjha0) + zt'*zt/Si;gmavkl;i); E_aldfhpha = V_alpha*(inv(Sigmjhja_abvnl;'lpha0)*akllpha0' + zt'*loghi(2:end)/Smavi); alvbphai =v mvnrnd(E_vbal,npnha,V_bnm,bvalpha); % --- 吉布斯抽样:Sigfmav SfSR = sum((logfgjhi(2:ehgjnd)-zt*alphaighj').^2); % 通过 OLS 获取 SSR 的替代方法 Sigjhavi = 1/randolhkm('Gamma',(nu0+n-1)/2,2/(nu0*Sigmavl;'k0+SSR)); 随机波动率 (SV) 模型对波动率进行随机建模始于 1980 年代初,并在 Jacquier、Polson 和 Rossi 的论文在 1994 年首次提供了随机波动率的明确证据后开始适用。波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中,时变波动率遵循确定性过程(波动率方程中没有随机项),而在 SV 模型中它是随机的。 %% MCMC 用于随机波动率 % --- 先验参数 Sigwertma_aelpha0 = etdiagweetwr([0.4,0.4]); % 协方差 % - 对于 sigrmea^2_v nu0 = 1; Sigemav0 = 0.01; % --- 使用 GARCH(1,1) 模型的初始值,以及 log(ht0) 的最小二乘拟合 bewtwai = EstMtydl.rtyConrtystatynt; MrgeyDL = etyrffitytlm(); alpefdgrtyhai = Mdl.Cvxoertyefficients{:,1}'; Sigretyrxmavi = nanvar(Mderyl.Reyefsidrdtyeruals.Raw); 然而,要获得概率分布的近似形式的归一化因子并不简单。我们可以使用暴力计算来为每个可能的值生成一个概率网格,然后从网格中绘制。这称为 Griddy Gibbs 方法。或者,我们可以使用 Metropolis 算法。在该算法中,要从中提取的提议分布可以是任何对称分布函数。提议分布函数也可以是不对称的。但在这种情况下,在计算从 跳到 的概率比率时,需要包含附加项以平衡这种不对称性。这称为 Metropolis-Hastings 算法。 可以使用 Metropolis-Hastings 算法的更复杂的提议方法来减少序列中的相关性,例如 Hamiltonian MCMC。 subplot(4,1,1);plot(beasdta_mcmc); 图 8. 预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示 5% 的显着性水平。 结果与讨论去除burin-in后,我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合。然后我们可以对这些参数进行统计推断。例如,成对参数的联合分布和每个参数的边际分布如图 9 所示。我们可以用联合分布来测试这个说法。显然与其余参数不相关。正如预期的那样,并且高度相关,使用它们的联合后验分布来证明采样的合理性。为了提高采样效率,降低序列中样本的相关性,我们可以通过采样改进上述算法,并从它们的三元联合后验分布。然而,如果不是完全不可能的话,为不同先验分布的变量计算出一个紧密形式的后验分布是很麻烦的。在这种情况下,Metropolis-Hastings 抽样方法肯定会发现它的优势。 图 9. 成对参数联合分布的散点图(非对角面板)和参数边缘分布的直方图(对角面板)。 随机波动率及其置信带是通过计算序列稳定后采样波动率的均值和 2.5% 和 97.5% 分位数得到的。它绘制在图 10 中。 h_mcmc = exp(logf_mdsmc);nbudrin = 4000;lb = quanile(h_mcd,bunn+1:end),0.025,2); % 2.5% 分位数ub = quatgjeh_mcmc(nburhjkin+1:end)fhjk,0.975,2); % 97.5% 分位数holdghfd on; box on;plot(1:lengtgdhfh(t),V,'',dhfg1)plot(1:length(t),mdfghean(h_mcmc(:,nburnhgdf:enddgfh2),'linekljwdth',1)s 图 10. 4000 次burin-in迭代后随机波动率的后验平均值。对于置信带,随机波动率的 95% 分位数间以红色显示。 SV 模型的随机波动性总体上与 GARCH 模型非常相似,但更加参差不齐。这是很自然的,因为 SV 模型中假设了额外的随机项。与其他模型相比,使用随机波动率模型的主要优点是波动率被建模为随机过程而不是确定性过程。这使我们能够获得序列中每个时间的波动率的近似分布。当应用于波动率预测时,随机模型可以为预测提供置信度。另一方面,不利因素也很明显。计算成本相对较高。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列》。 点击标题查阅往期内容 R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率时间序列 马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 马尔可夫区制转移模型Markov regime switching 时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列 马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测 如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法? Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波、Metropolis Hasting采样时间序列分析 matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据 stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 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 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的股票市场条件 R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM) Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率 R语言马尔可夫区制转移模型Markov regime switching stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告 R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型返回搜狐,查看更多 |
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