R语言MCMC-GARCH、风险价值VaR模型股价波动分析上证指数时间序列

在本次实证分析中,利用MCMC算法,随机生成两条马尔科夫链,分别对两条链进行抽样,以确保参数是从平稳分布中进行估计。MCMC算法下所要拟合的GARCH(1,1)模型为:利用贝叶斯MCMC方法对GARCH(1,1)模型进行未知参数估计。在随机抽样过程中,分别模拟了两条马尔科夫链。首先在R中进行迭代3000次,使用方差比法判断收敛...

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第二个“MC”是指马尔科夫链,它的一个重要性质就是平稳分布,简而言之,主要统计性质不随时间而变的马尔科夫链可以认为是平稳的,根据马尔科夫链收敛定理,当步长足够大时,一个非周期且任意状态联通的马尔科夫链可以收敛至一个平稳分布π(x),这个定理是所有MCMC方法的理论基础。之所以需要将蒙卡模拟法和马尔科夫链结...

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如果满足下图这个式子,P为对应的i,j之间的转移概率,Pi(.)则为马尔科夫链的平稳分布,且多期迭代后马尔科夫链收敛到这个平稳分布。打开网易新闻查看精彩图片要注意的是细致平稳条件是马尔科夫链收敛的充分条件,不是必要条件。也就是说不是所有收敛的马尔科夫链收敛的分布和它的转移概率矩阵都满足上面这个关系式,...

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假定平稳马尔科夫链T的状态转移概率(即从状态X转移到状态则p(x是马尔科夫链的平稳分布,且马尔科夫链在满足该条件时已收敛到平稳条件。也就是说,MCMC方法先设法构造一条马尔科夫链,使其收敛至平稳分布恰为待估计参数的后验分布,然后通过这条马尔科夫链来产生符合后验分布的样本,并基于这些样本来进行估计。这里马尔...

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平稳分布指的是,当马尔科夫链平稳后(平稳指已经进行了很多步转移,记不清最开始是从哪里出发的了),任意时刻我们处在各个状态上的概率。我们假设平稳分布为,分别表示我们处在状态上的概率。我们知道我们一定处于这四个状态中的一个,所以有因为整个过程已经平稳,当前我们的分布是...

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代码复现自编程/调用Python验证习题21.2,以不同的初始分布向量进行迭代,仍得到同样的极限向量R证明题PageRank一般定义中的马尔科夫链具有平稳分布作业视频讲解:证明随机矩阵的最大特征值为1PageRank算法自编程和Python实现有好的课程教材,也必须要有好的导师,才能让学习能力倍速提升,我们的导师团,个个...