Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33885 本文描述了帮助客户使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法通过贝叶斯方法估计基本的单变量随机波动模型，就像Kim等人（1998年）所做的那样（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 定义模型以及从条件后验中抽取样本的函数的代码也在Pyt...
Python随机波动模型Stochastic volatility，SV随机变分推断SVI分析标普500指数时间数据波动性可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33809 随机波动模型（Stochastic volatility models）经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 波动性（volatility）是随时间的对数收益的标准差。与假设波动性恒定...
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测
资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型用一个潜在的波动率变量来模拟这种情况，该变量被建模为随机过程。下面的模型与 No-U-Turn Sampler 论文中描述的模型相似，Hoffman (2011) p21。 .....
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