贝叶斯 DEJD 模型与非对称跳跃的检测
统计金融
2014-04-09 v1 统计方法学
摘要
新闻可能会触发金融时间序列中的跳跃到达。“坏”消息和“好”消息似乎具有不同的影响。在本研究中，应用双指数跳跃分布来模拟向下和向上的跳跃。提出了贝叶斯双指数跳跃扩散模型。文中陈述的定理使得能够估计模型参数、检测跳跃并分析跳跃频率。该方法基于潜变量的思想，并通过两项实证研究进行了说明，分别使用了模拟数据和真实世界数据（KGHM 指数）。新闻可能会触发金融时间序列中的跳跃到达。“坏”消息和“好”消息似乎具有不同的影响。在本研究中，应用双指数跳跃分布来模拟向下和向上的跳跃。提出了贝叶斯双指数跳跃扩散模型。文中陈述的定理使得能够估计模型参数、检测跳跃并分析跳跃频率。该方法基于潜变量的思想，并通过两项实证研究进行了说明，分别使用了模拟数据和真实世界数据（KGHM 指数）。
引用
@article{arxiv.1404.2050,
title = {Bayesian DEJD model and detection of asymmetric jumps},
author = {Maciej Kostrzewski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.2050},
year = {2014}
}
备注
20 pages, 5 figures, working paper