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一、解析VAR当在分析方法中计算风险价值（VAR）时，我们需要假设金融工具的返回遵循一定的概率分布。最常用的是正态分布，这也是为什么我们通常称它为deltanormal方法。要计算VAR，我们需要找到一个阈值（T），来确定显著性（如95%、99...
文章结构如下：1:MCMC1.1MCMC是什么1.2为什么需要MCMC2：蒙特卡罗2.1引入2.2均匀分布，Box-Muller变换2.3拒绝接受采样（Acceptance-RejectionSampling）2.4接受拒绝采样的直观解释2.5接受拒绝采样方…
MCMC是一种推断分布期望的方法贝叶斯推断的主要步骤是求后验分布的期望所以我们用MCMC求贝叶斯推断后验分布的期望读到这里你大概已经明白了MCMC和贝叶斯推断的基本原理了，采样问题，比我讲的清楚的文章就多得是了，如果你还想看我讲，那我就
本文是R中mcmc包的一篇帮助文档，作者为CharlesJ.Geyer。经过knitr编译后的pdf文档可见此处，提供中文译稿的作者：闫超，天津财经大学统计系2011级研究生，方向：非寿险准备金评估。高磊，天津财经大学统计系2011级研究生，方向：非寿险...
1.MCMC与M-H算法.MCMC方法就是构造合适的马尔科夫链进行抽样而使用蒙特卡洛方法进行积分计算。.既然马尔科夫链可以收敛到平稳分布。.我们可以建立一个以π为平稳分布的马尔科夫链，对这个链运行足够长时间之后，可以达到平稳状态。.…
背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、NicholasMetropolis…
VaR系列（四）：蒙特卡洛方法估计VaR.之前几篇总结的方法都是对于向前一日VaR的建模，都以是以VaR=波动率乘以分布函数逆函数为基础。.但如果要计算向前k日的VaR，如果还使用上述公式，波动率和分布函数应该换成k日滚动窗口的，好像还没见过这样的Garch模型...
单位根检验后存在一个录入论文excel的问题把表格分为两部分左边是原序列右边是一阶差分序列左边的序列一般都不平稳（平稳差分后也平稳）右边的序列是一阶差分后平稳的序列上图有3个变量拿其中tt变量举例解释代表的含义左边：CT5分别代表原序列在选择CT时（即trendandintercept)以后…
MCMC、蒙特卡洛近似和Metropolis算法简介.MCMC是MarkovChainMonteCarlo的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是的（independentsamples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。.所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链...
MCMC已被广泛用于解决物理和财务问题。随机波动率（SV）模型从1990年代初开始就随机波动率建模，自1994年Jacquier，Polson和Rossi的论文首次为随机波动率提供清晰证据以来，该模型就开始应用。根据他们的开创性论文，我们编写了SV模型，
一、解析VAR当在分析方法中计算风险价值（VAR）时，我们需要假设金融工具的返回遵循一定的概率分布。最常用的是正态分布，这也是为什么我们通常称它为deltanormal方法。要计算VAR，我们需要找到一个阈值（T），来确定显著性（如95%、99...
文章结构如下：1:MCMC1.1MCMC是什么1.2为什么需要MCMC2：蒙特卡罗2.1引入2.2均匀分布，Box-Muller变换2.3拒绝接受采样（Acceptance-RejectionSampling）2.4接受拒绝采样的直观解释2.5接受拒绝采样方…
MCMC是一种推断分布期望的方法贝叶斯推断的主要步骤是求后验分布的期望所以我们用MCMC求贝叶斯推断后验分布的期望读到这里你大概已经明白了MCMC和贝叶斯推断的基本原理了，采样问题，比我讲的清楚的文章就多得是了，如果你还想看我讲，那我就
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1.MCMC与M-H算法.MCMC方法就是构造合适的马尔科夫链进行抽样而使用蒙特卡洛方法进行积分计算。.既然马尔科夫链可以收敛到平稳分布。.我们可以建立一个以π为平稳分布的马尔科夫链，对这个链运行足够长时间之后，可以达到平稳状态。.…
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VaR系列（四）：蒙特卡洛方法估计VaR.之前几篇总结的方法都是对于向前一日VaR的建模，都以是以VaR=波动率乘以分布函数逆函数为基础。.但如果要计算向前k日的VaR，如果还使用上述公式，波动率和分布函数应该换成k日滚动窗口的，好像还没见过这样的Garch模型...
单位根检验后存在一个录入论文excel的问题把表格分为两部分左边是原序列右边是一阶差分序列左边的序列一般都不平稳（平稳差分后也平稳）右边的序列是一阶差分后平稳的序列上图有3个变量拿其中tt变量举例解释代表的含义左边：CT5分别代表原序列在选择CT时（即trendandintercept)以后…
MCMC、蒙特卡洛近似和Metropolis算法简介.MCMC是MarkovChainMonteCarlo的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是的（independentsamples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。.所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链...
MCMC已被广泛用于解决物理和财务问题。随机波动率（SV）模型从1990年代初开始就随机波动率建模，自1994年Jacquier，Polson和Rossi的论文首次为随机波动率提供清晰证据以来，该模型就开始应用。根据他们的开创性论文，我们编写了SV模型，
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