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R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计GMM和准最大似然估计QMLE上证指数收益时间序列

本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 在我

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R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

本文,我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据:首先是线性回归,其次是估计动物存活率(公式化为状态空间模型)。

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样

最近我们被客户要求撰写关于MCMC采样的研究报告。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 。

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)估计随机波动率(SV,Stochastic Volatility) 模型

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。

 
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