项目简介
项目名称
状态空间模型参数的高效序贯蒙特卡洛估计及在金融中的应用
项目批准号
11101341
学科分类
A011103
数理科学部
_数学
_数理统计
_数据分析与统计计算
资助类型
数理科学
负责人
林明
依托单位
厦门大学
批准年份
2011
起止时间
201201-201412
批准金额
23.00万元
摘要
状态空间模型是一种常用的描述不可观测时间序列的模型，由一个隐含的状态变量序列和一个观测值序列组成。由于模型中存在着不可观测的状态变量，常见的参数估计方法难以直接使用。蒙特卡洛方法是一种通过生成随机样本解决高维计算问题的方法，本课题将研究如何使用序贯蒙特卡洛方法高效的解决状态空间模型中的参数估计和模型选择问题。我们将利用序贯蒙特卡洛方法计算参数的似然函数及其梯度，并通过梯度法寻找最大似然估计。我们计划设计高效率的抽样分布，并利用样本的梯度信息进行重抽样，来提高对似然函数梯度估计的准确性。在计算备选模型的贝叶斯后验概率时，我们提出一种新的更新参数样本的方法。与已有方法相比，该方法可以更好的解决参数样本退化的问题。我们还将对如何通过自适应的方法逐步寻找合适的参数抽样分布展开研究。本课题计划将上述估计方法应用于Wishart自回归多元随机波动模型，用来研究不同金融市场间的相关性。
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