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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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Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率SV模型、序列蒙特卡罗SMC、Metropolis Hastings采样分析时间序列数据

在这个例子中,我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。

Python用时变马尔可夫区制转换(Markov regime switching)自回归模型分析经济时间序列

本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子,来复现Kim和Nelson(1999)中提出的一些结果。

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中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型

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。

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。

【视频讲解】R语言马尔可夫区制转移模型Markov regime switching

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。

 
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