Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/159477 
Erscheinungsjahr: 
2008
Schriftenreihe/Nr.: 
Quaderni - Working Paper DSE No. 636
Verlag: 
Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Economiche (DSE), Bologna
Zusammenfassung: 
In this paper we propose a sequential Monte Carlo algorithm to estimate a stochastic volatility model with leverage effects and non constant conditional mean and jumps. We are interested in estimating the time invariant parameters and the non-observable dynamics involved in the model. Our idea relies on the auxiliary particle filter algorithm mixed together with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methodology. Adding an MCMC step to the auxiliary particle filter prevents numerical degeneracies in the sequential algorithm and allows sequential evaluation of the fixed parameters and the latent processes. Empirical evaluation on simulated and real data is presented to assess the performance of the algorithm.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
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Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
1.96 MB





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