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タイトル: MCMC法とその確率的ボラティリティ変動モデルへの応用
その他のタイトル: Markov chain Monte Carlo method and its application to the stochastic volatility model
著者: 大森, 裕浩
渡部, 敏明
著者(別言語): Yasuhiro, Omori
Watanabe, Toshiaki
発行日: 2007年1月
出版者: 日本経済国際共同センター
抄録: In the time series analysis of asset prices, the stochastic volatility models have recently attracted attentions of many researchers since it clearly describes time-varying variance of asset returns. However, it is difficult to evaluate the likelihood and obtain the maximum likelihood estimators of parameters for such models. We take Bayesian approach and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) method to overcome such a problem. We first describe MCMC method and conduct a survey of the literature for its application to the stochastic volatility model. The empirical analysis of stock returns data is also given.
URI: http://hdl.handle.net/2261/5725
その他の識別子: CIRJE-J-173
出現カテゴリ:061 ディスカッションペーパー
Discussion Paper J series (in Japanese)


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