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张新星

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：四川大学数学学院更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇混合高斯
  • 1篇混合高斯分布
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯分布
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯估计
  • 1篇GIBBS抽...
  • 1篇MCMC方法

机构

  • 1篇四川大学

作者

  • 1篇唐亚勇
  • 1篇张新星

传媒

  • 1篇四川大学学报...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于Griddy-Gibbs抽样的混合高斯AR-GJR-GARCH模型的贝叶斯估计被引量：2
2016年
综合考虑波动率的尖峰厚尾性、杠杆效应等特点,作者提出了混合高斯AR-GJRGARCH模型,并用基于Griddy-Gibbs抽样的MCMC方法对模型的参数进行了贝叶斯估计,然后以新东方的股票数据为例用Matlab和R软件对模型进行了实现与检验.结果表明:模型对波动率的各种特性都有一定的体现,并且估计方法的收敛速度较快、自相关性弱、算法复杂度低、稳定性良好.
张新星唐亚勇
关键词：混合高斯分布MCMC方法
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共1页<1>
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