用于重复横截面数据的随机波动多层模型：以部落艺术品价格为例
应用统计
2016-03-08 v1 统计方法学
摘要
本文引入一种针对重复横截面数据且具有随机波动的多层设定。对重复横截面中的时间动态建模需要对多层框架进行适当适配，其中个体/物品在第一层建模，而时间成分出现在第二层。我们采用非线性状态空间方法结合 Gauss-Legendre 求积法来近似似然函数，从而进行最大似然估计。我们将该模型应用于全球最重要拍卖行售出的部落艺术品首个数据库。该模型能恰当处理所观察到的异方差与自相关波动，并具有更优的预测性能。此外，它提供了有关市场趋势与价格可预测性的宝贵信息，可供艺术品市场利益相关者使用。
引用
@article{arxiv.1603.01985,
title = {Multilevel Models with Stochastic Volatility for Repeated Cross-Sections: an Application to tribal Art Prices},
author = {Silvia Cagnone and Simone Giannerini and Lucia Modugno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.01985},
year = {2016}
}