Double Threshold GARCHモデルとその株価変化率への応用 : ベイズ統計学を用いたパラメータ推定とモデル選択

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• We apply Double Threshold GARCH (DT-GARCH) models to weekly change rate of Japanese individual stock price(Mitsui Fudosan). For comparison, we apply threshold autoregressive (TAR) model and autoregressive (AR) model, too. After Bayesian estimation, we select DT-GARCH model as most appropriate model by DIC. The estimate of its threshold is of －4.17(%). Then the auto regressive model with GARCH process will change the parameters, if the change rate exceeds the threshold.

• 2012-02-15

著者

• 砂田 洋志

  山形大学人文学部法経政策学科

• 砂田 洋志

  山形大学人文学部

関連論文

• マルコフ・スウィッチング・モデルのベイズ推定 : 山形県鉱工業生産指数への応用 (柴田洋雄教授退職記念特集)
• 閾値自己回帰モデルの生産者製品在庫率指数の変化率への応用とモデル選択 : ベイジアン・アプローチ
• MCMC法を用いた2重閾値ARCH(DT-ARCH)モデルのベイズ推定
• 棄却サンプリング連鎖を用いた場合の周辺尤度の推定 : 誤差項にt分布を仮定した自己回帰モデルを例に
• 誤差項にt分布を仮定した閾値自己回帰モデルのベイズ推定
• 閾値自己回帰モデルのベイズ推定 : 米国金利データへの応用
• Double Threshold GARCHモデルとその株価変化率への応用 : ベイズ統計学を用いたパラメータ推定とモデル選択
• 先物市場におけるビッド,アスク及びスプレッド
• 周辺尤度の推定理論とその応用 : ギブス・サンプリング法、及びM=H法で推定した場合

スポンサーリンク