Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/86469 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Tinbergen Institute Discussion Paper No. 04-015/4
Verlag: 
Tinbergen Institute, Amsterdam and Rotterdam
Zusammenfassung: 
In this paper we replace the Gaussian errors in the standard Gaussian, linear state space model with stochastic volatility processes. This is called a GSSF-SV model. We show that conventional MCMC algorithms for this type of model are ineffective, but that this problem can be removed by reparameterising the model. We illustrate our results on an example from financial economics and one from the nonparametric regression model. We also develop an effective particle filter for this model which is useful to assess the fit of the model.
Schlagwörter: 
Markov chain Monte Carlo
particle filter
cubic spline
state space form
stochastic volatility
JEL: 
C15
C32
C51
F31
Dokumentart: 
Working Paper
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