条件分布中GARCH过程与偏斜机制的贝叶斯比较
摘要：贝叶斯模型比较在测试一组具有不对称和重尾条件分布的竞争GARCH模型的解释能力方面起到了重要作用。我们将保留Bollerslev（1987）提出的具有未知自由度参数的条件学生t分布GARCH模型作为初始规范，并将Skewness引入到学生t族中，作为一种条件分布，从而生成了各种GARCH模型，这些模型竞争解释金融数据的条件和无条件分布的不对称性。基于虚拟金融时间序列的日回报，我们讨论了贝叶斯比较方法在初始学生t GARCH框架中应用的替代偏斜机制的结果。我们还检查了关于模型特定参数的先验分布变化对模型排名的敏感性。此外，我们还根据Arnold和Groenveld（1995）定义的偏斜度度量提供了有关所有竞争规范中日回报分布的条件不对称性的正式贝叶斯推断。
作者：Mateusz Pipien
论文ID：physics/0606253
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2008-10-06