Gibbs sampler to stochastic volatility models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F01%3A00064622" target="_blank" >RIV/49777513:23520/01:00064622 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Gibbs sampler to stochastic volatility models

Popis výsledku v původním jazyce

A new technique for nonlinear state and parameter estimation of the discrete time stochastic volatility models in which the logarithm of the asset return conditional variance follows an autoregressive model is developed. The Gibbs sampling algorithm is used to construct a Markov-chain simulation tool that reflects both inherent model variability and parameter uncertainty. The proposed chain converges to an equilibrium making it possible to summarize the distributions of the unobserved volatilities and the unknown model parameters. The non-Gaussian density of the log of squared inovations is advantageously modelled as a mixture of Gaussians.

Název v anglickém jazyce

Gibbs sampler to stochastic volatility models

Popis výsledku anglicky

A new technique for nonlinear state and parameter estimation of the discrete time stochastic volatility models in which the logarithm of the asset return conditional variance follows an autoregressive model is developed. The Gibbs sampling algorithm is used to construct a Markov-chain simulation tool that reflects both inherent model variability and parameter uncertainty. The proposed chain converges to an equilibrium making it possible to summarize the distributions of the unobserved volatilities and the unknown model parameters. The non-Gaussian density of the log of squared inovations is advantageously modelled as a mixture of Gaussians.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F01%2F0021" target="_blank" >GA102/01/0021: Nelineární odhadování a detekce změn stochastických systémů</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2001

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Gibbs sampler to stochastic volatility models

ISBN

9727520472

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

EUCA

Místo vydání

Porto

Místo konání akce

Porto

Datum konání akce

1. 1. 2001

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—