Autore:
Sampietro, Stefano Titolo:
Mixture of autoregressive components for modeling financial market volatilityPeriodico:
Liuc papersAnno:
2005 - Fascicolo:
169 - Pagina iniziale:
1 - Pagina finale:
20L’articolo presenta un approccio bayesiano ad una modellizzazione non lineare per le serie storiche. Più precisamente, il modello proposto consiste in una mistura finita di densità normali, nella quale però l’usuale ipotesi di indipendenza condizionata fra le variabili, che impedisce una applicazione a dati con dipendenza temporale, viene abbandonata. La stima dei parametri e la selezione del modello sono effettuate con metodi di simulazione di tipo “Markov chain Monte Carlo” (MCMC). L’analisi prende in considerazione le regioni di stazionarietà dei parametri autoregressivi, spesso ignorate negli approcci bayesiani. Il modello è stato applicato alla volatilità dei mercati finanziari, mostrando una forte coerenza con i risultati empirici presenti in letteratura, come la persistenza, gli effetti di "clustering" e le dipendenze non simmetriche della volatilità.
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Opere monografiche dal catalogo BNCF
SICI: 1722-4667(2005)169<1:MOACFM>2.0.ZU;2-W
Testo completo:
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