统计研究 ›› 2010, Vol. 27 ›› Issue (11): 88-94.

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使用边际似然函数识别变结构模型

刘淳等   

  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2010-11-15 发布日期:2010-11-15

Identifying Structural Breaks by Marginal Likelihood

Liu Chun et al.   

  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2010-11-15 Published:2010-11-15

摘要: 波动率模型中结构化变点的识别一直是计量经济学中一个备受关注但却很困难的问题。本文将贝叶斯方法引入波动率模型中,并使用边际似然函数的方法来识别模型变点,避免了传统计量方法中缺陷。此外,通过在对两种边际似然函数的计算方法的对比,我们发现这两种方法在进行模型比较和模型选择时都非常有效。实证研究中,本文使用了美国股票市场的数据,有效的识别出美国股市中的结构化变化的次数和变点发生的时间,并对美国股市结构化变动的原因进行了初步探讨。

关键词: 波动率, 变结构模型, 边际似然函数

Abstract: How to identify structural breaks in the financial market is a hot but difficult task. In the Bayesian framework, we use marginal likelihood to identify the structural breaks in the volatility model. Using Monte Carol method, we find our method works well. Furthermore, the performance of the Gelfand-Dey method is very close to the Chib method to calculate the marginal likelihood. Applied to daily S&P 500 data, we find strong evidence of a structural break in the US stock Market.

Key words: Volatility, Structural Break Model, Marginal Likelihood