单变量和多变量稳定分布的似然分析的简单技术：扩展至多元随机波动率和动态因子模型
摘要：在本文中，我们考虑了一系列用于家族单变量和多变量稳定分布数值统计推断的程序。在单变量分布方面，（i）我们提供了有限位置-尺度混合的近似方法，以及（ii）使用特征函数和似然函数的渐近形式的近似贝叶斯计算（ABC）的版本。在多变量稳定分布的背景下，我们提出了几种进行统计推断并获得与分布相关的谱测度的方法，这一量度在应用工作中一直是一个主要的障碍。我们扩展了这些技术，以处理单变量和多变量随机波动模型、具有扰动和因子的静态和动态因子模型，以及来自一般稳定分布的因子，还提出了一种通过时变谱测度来建模多变量随机波动的新方法，并通过copulae来建模多变量稳定分布的新方法。这些新技术被应用于人工数据和真实数据（十大货币、SP100和个别回报）。在与ABC相关的内容中，我们特别注意为MCMC制定表现良好的建议分布，并进行了大量数值实验，以提供对于“接近度”参数的临界值，这对于进一步的应用计量工作可能非常有用。
作者：Efthymios G. Tsionas
论文ID：1209.0021
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2012-09-04