拓端tecdat|R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数

2021/10/17 17:11:30

编程Tag： 模型 length max plot sv Metropolis PMMH 后验 MCMC

本文主要是介绍拓端tecdat|R语言随机波动率(SV)模型、MCMC的Metropolis-Hastings算法金融应用：预测标准普尔SP500指数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991

原文出处：拓端数据部落公众号

在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。

统计模型

随机波动率模型定义如下

并为

其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方差 σ2 的正态分布。

α、β 和 σ 是需要估计的未知参数。

BUGS语言统计模型

文件内容 'sv.bug'：

moelfle = 'sv.bug' # BUGS模型文件名
cat(readLies(moelfle ), sep = "\n")

# 随机波动率模型SV_0
# 用于随机波动率模型
var y[t_max], x[t_max], prec_y[t_max]
model
{
alha ~ dnorm(0,10000)
logteta ~ dnorm(0,.1)
bea <- ilogit(loit_ta)
lg_sima ~ dnorm(0, 1)
sia <- exp(log_sigma)
x[1] ~ dnorm(0, 1/sma^2)
pr_y[1] <- exp(-x[1])
y[1] ~ dnorm(0, prec_y[1])
for (t in 2:t_max)
{
x[t] ~ dnorm(aa + eta*(t-1]-alha, 1/ia^2)
pr_y[t] <- exp(-x[t])
y[t] ~ dnorm(0, prec_y[t])
}

设置

设置随机数生成器种子以实现可重复性

set.seed(0)

加载模型并加载或模拟数据

sample_data = TRUE # 模拟数据或SP500数据
t_max = 100
if (!sampe_ata) {
# 加载数据 tab = read.csv('SP500.csv')
y = diff(log(rev(tab$ose)))
SP5ate_str = revtab$te[-1])
ind = 1:t_max
y = y[ind]
SP500_dae_r = SP0dae_tr[ind]
SP500_e_num = as.Date(SP500_dtetr)

模型参数

if (!smle_dta) {
dat = list(t_ma=ax, y=y)
} else {
sigrue = .4; alpa_rue = 0; bettrue=.99;
dat = list(t_mx=_mx, sigm_tue=simarue,
alpatrue=alhatrue, bet_tue=e_true)
}

如果模拟数据，编译BUGS模型和样本数据

data = mdl$da()

绘制数据

对数收益率

Biips粒子边际Metropolis-Hastings

我们现在运行Biips粒子边际Metropolis-Hastings （Particle Marginal Metropolis-Hastings），以获得参数 α、β 和 σ 以及变量 x 的后验 MCMC 样本。

PMMH的参数

n_brn = 5000 # 预烧/适应迭代的数量
n_ir = 10000 #预烧后的迭代次数
thn = 5 #对MCMC输出进行稀释
n_art = 50 # 用于SMC的nb个粒子
para_nmes = c('apha', 'loit_bta', 'logsgma') # 用MCMC更新的变量名称（其他变量用SMC更新）。
latetnams = c('x') # 用SMC更新的、需要监测的变量名称

初始化PMMH

运行 PMMH

update(b_pmh, n_bun, _rt) #预烧和拟合迭代

samples(oj_mh, ter, n_art, thin=hn) # 采样

汇总统计

summary(otmmh, prob=c(.025, .975))

计算核密度估计

density(out_mh)

参数的后验均值和置信区间

for (k in 1:length(pram_names)) {
suparam = su_pmm[[pam_as[k]]]
cat(param$q)
}

参数的MCMC样本的踪迹

if (amldata)
para_tue = c(lp_tue, log(dt$bea_rue/(-dta$eatru)), log(smtue))
)
for (k in 1:length(param_aes)) {
smps_pm = tmmh[[paranesk]]
plot(samlespram[1,]

PMMH：跟踪样本参数

参数后验的直方图和 KDE 估计

for (k in 1:length(paramns)) {
samps_aram = out_mmh[[pramnaes[k]]]
hist(sple_param)
if (sample_data)
points(parm_true)
}

PMMH：直方图后验参数

for (k in 1:length(parm) {
kd_pram =kde_mm[[paramames[k]]]
plot(kd_arm, col'blue
if (smpldata)
points(ar_true[k])
}

PMMH：KDE 估计后验参数

x 的后均值和分位数

x_m_mean = x$mean
x_p_quant =x$quant
plot(xx, yy)
polygon(xx, yy)
lines(1:t_max, x_p_man)
if (ame_at) {
lines(1:t_ax, x_true)
} else
legend(
bt='n)

PMMH：后验均值和分位数

x 的 MCMC 样本的踪迹

par(mfrow=c(2,2))
for (k in 1:length) {
tk = ie_inex[k]
if (sample_data)
points(0, dtax_t
}
if (sml_aa) {
plot(0
legend('center')
}

PMMH：跟踪样本 x

x 后验的直方图和核密度估计

par(mfow=c(2,2))
for (k in 1:length(tie_dex)) {
tk = tmnex[k]
hist(ot_m$x[tk,]
main=aste(t=', t, se='')
if (sample_data)
points(ata$x_re[t],
}
if (saml_dta) {
plot(0, type='n', bty='n', x
legend('center
bty='n')
}

PMMH：后边际直方图

par(mfrow=c(2,2))
for (k in 1:length(idx)) {
tk =m_dx[k]
plot(kmmk]] if (alata)
point(dat_r[k], 0)
}
if (aldt) {
plot(0, type='n', bty='n', x, pt.bg=c(4,NA)')
}

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