Conditional heteroscedastic (CH) models are routinely used to analyze financial datasets. The classical models such as ARCH-GARCH with time-invariant coefficients are often inadequate to describe frequent changes over time due to market variability. However we can achieve significantly better insight by considering the time-varying analogues of these models. In this paper, we propose a Bayesian approach to the estimation of such models and develop computationally efficient MCMC algorithm based on Hamiltonian Monte Carlo (HMC) sampling. We also established posterior contraction rates with increasing sample size in terms of the average Hellinger metric. The performance of our method is compared with frequentist estimates and estimates from the time constant analogues. To conclude the paper we obtain time-varying parameter estimates for some popular Forex (currency conversion rate) and stock market datasets.


翻译:传统模型,如ARCH-GARCH-GARCH, 具有时差系数的古典模型,往往不足以描述由于市场变异而随着时间推移而经常发生的变化。然而,我们通过考虑这些模型的时间变化模拟,可以取得更好的洞察力。在本文中,我们建议采用巴伊西亚方法来估计这些模型,并根据汉密尔顿·蒙特卡洛(HMC)的抽样,制定计算高效的MCMC算法。我们还建立了后方收缩率,采用海灵格平均指标的样本规模越来越大。我们的方法的性能与经常的估计数和从时态类推算得出的估计数进行比较。要完成论文,我们要获得一些流行Forex(货币换算率)和股市数据集的时间变化参数估计数。

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