x**********t
发帖数: 45 | 1 最近接触mcmc,没修过课，不是很懂。
比如一个stochastic volatility model
y_t=\exp(h_t/2) u_t
h_t=\mu+\phi(h_{t-1}-\mu)+\sigma\eta_t
其中u_t和\eta_t都是iid的正态分布。
很多文章都讲用mcmc中的Gibbs sampler来sample from posteriors of parameters
and volatilities.
如果直接让\phi=1，\mu消掉，剩下的volatility就不是stationary的了，这样的模型
，还能用gibbs sampler马？ |
l*********s
发帖数: 5409 | 2 it is a pity mitbbs does not support mathml |
a*********r
发帖数: 139 | 3 Simulation by Ross has a very readable chapter that can help you understand
MCMC. |
b*****n
发帖数: 685 | 4 不懂volatility是啥，估计就是说的y_t这个process了，说白了好像就是个有特殊形式
mean的Gaussian process，然后这个mean depend on一个AR process。关键是你要
estimate什么参数？
【在 x**********t 的大作中提到】
: 最近接触mcmc,没修过课，不是很懂。
: 比如一个stochastic volatility model
: y_t=\exp(h_t/2) u_t
: h_t=\mu+\phi(h_{t-1}-\mu)+\sigma\eta_t
: 其中u_t和\eta_t都是iid的正态分布。
: 很多文章都讲用mcmc中的Gibbs sampler来sample from posteriors of parameters
: and volatilities.
: 如果直接让\phi=1，\mu消掉，剩下的volatility就不是stationary的了，这样的模型
: ，还能用gibbs sampler马？
|
