- Tytuł:
-
Bayesowska estymacja modelu lokalnego poziomu o rozkładach dopuszczających warunkowy rozkład t-studenta i zmienną wariancję
Bayesian Estimation of Local Level Model with Student-t Disturbances and Time-Varying Conditional Variance - Autorzy:
- Kwiatkowski, Jacek
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/1827277.pdf
- Data publikacji:
- 2010-09-30
- Wydawca:
- Główny Urząd Statystyczny
- Tematy:
-
Model lokalnego poziomu
bayesowskie testowanie modeli
warunkowa heteroskedastyczność
Local level model
Bayesian Model Comparison
Conditional Heteroscedasticity - Opis:
-
W artykule omówiono postać i własności modelu lokalnego poziomu, w którym zakłócenia losowe, w równaniu stanu i obserwacji, podlegają procesowi zmienności stochastycznej (SV) lub GARCH(1,1). Zasadniczym celem było opracowanie metod numerycznych wykorzystywanych w schemacie wnioskowania bayesowskiego w kontekście rozważanych modeli. Przykład empiryczny, zawarty w artykule, dotyczył wybranej spółki notowanej na GPW w Warszawie. Uzyskane wyniki wskazują, że najbardziej prawdopodobny okazał się model LL-SV, który uzyskał znaczną przewagę na standardowym modelem stochastycznej zmienności.
The paper presents the general LL (Local Level) model with time-varying conditional variance, recently proposed by Stock and Watson. The main purpose is to present the Bayesian estimation and model comparison of different local level models with Normal GARCH, Student-t GARCH and SV disturbances. We are particularly interested how the different specifications of the conditional variance affect the explanatory power of a set of competing models. We apply the LL models to logarithmic transformations of the original prices of Żywiec, Polish company listed on the WSE. The model selection and posterior estimates provide strong evidence in favor of a model with SV disturbances in the core component, and the transitory component. - Źródło:
-
Przegląd Statystyczny; 2010, 57, 2-3; 16-35
0033-2372 - Pojawia się w:
- Przegląd Statystyczny
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki