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  1. 117 経済学研究科・経済学部
  2. 70 日本経済国際共同センター
  3. Discussion Paper F series (in English)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 60 レポート類
  3. 061 ディスカッションペーパー

Generalized Extreme Value Distribution with Time-Dependence Using the AR and MA Models in State Space Form

http://hdl.handle.net/2261/43064
http://hdl.handle.net/2261/43064
38f5ecbf-f9ef-4241-a563-84dbd690eca0
Item type テクニカルレポート / Technical Report(1)
公開日 2017-01-17
タイトル
タイトル Generalized Extreme Value Distribution with Time-Dependence Using the AR and MA Models in State Space Form
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Extreme values
キーワード
主題Scheme Other
主題 Generalized extreme value distribution
キーワード
主題Scheme Other
主題 Markov chain
キーワード
主題Scheme Other
主題 Monte Carlo
キーワード
主題Scheme Other
主題 Mixture sampler
キーワード
主題Scheme Other
主題 State space model
キーワード
主題Scheme Other
主題 Stock returns
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
タイプ technical report
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Nakajima, Jouchi

× Nakajima, Jouchi

WEKO 98662

Nakajima, Jouchi

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Kunihama, Tsuyoshi

× Kunihama, Tsuyoshi

WEKO 98663

Kunihama, Tsuyoshi

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Omori, Yasuhiro

× Omori, Yasuhiro

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Omori, Yasuhiro

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Frühwirth-Schnatter, Sylvia

× Frühwirth-Schnatter, Sylvia

WEKO 98665

Frühwirth-Schnatter, Sylvia

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著者所属
著者所属 Department of Statistical Science, Duke University
著者所属
著者所属 Faculty of Economics, University of Tokyo
著者所属
著者所属 Department of Applied Statistics, Johannes Kepler University Linz
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 A new state space approach is proposed to model the time-dependence in an extreme value process. The generalized extreme value distribution is extended to incorporate the time-dependence using a state space representation where the state variables either fol- low an autoregressive (AR) process or a moving average (MA) process with innovations arising from a Gumbel distribution. Using a Bayesian approach, an efficient algorithm is proposed to implement Markov chain Monte Carlo method where we exploit an accu- rate approximation of the Gumbel distribution by a ten-component mixture of normal distributions. The methodology is illustrated using extreme returns of daily stock data. The model is tted to a monthly series of minimum returns and the empirical results support strong evidence of time-dependence among the observed minimum returns
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Revised version of CIRJE-F-689 (2009); subsequently published in Computational Statistics and Data Analysis, 56-11, 3241-3259. November 2012.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 本文フィルはリンク先を参照のこと
書誌情報 Discussion paper series. CIRJE-F

巻 CIRJE-F-782, 発行日 2011-01
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11450569
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 335
出版者
出版者 日本経済国際共同センター
出版者別名
Center for International Research on the Japanese Economy
関係URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.cirje.e.u-tokyo.ac.jp/research/dp/2011/2011cf782ab.html
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Ver.1 2021-03-02 02:05:41.435945
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