R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
如果您可以写出模型的似然函数,则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC )。
如果您可以写出模型的似然函数,则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC )。
在许多情况下,我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下,我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化,以便可以相应地调整其策略,但是这样做可能很困难。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。
金融分析师通常关心市场何时“发生变化”:几个月或者几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。
假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。