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几何均值回复模型的估计及应用
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Estimation and Application of Geometric Mean-reversion Model
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    针对连续几何均值回复模型,通过时间离散化导出对应的随机差分方程,得到了一个非线性回归模型,利用贝叶斯推断得到各个参数的估计及后验分布.蒙特卡洛模拟的试验结果证实了方法的有效性.以日元对人民币双边名义日汇率的单步向前预测为例,分别与ARMA-GARCH模型、非线性ARI模型的预测效果进行比较,结果表明:几何均值回复模型预测效果略好于非线性ARI模型,显著优于ARMA-GARCH模型.

    Abstract:

    By means of the time-discretization approach, a stochastic difference equation from the geometric mean-reversion process was derived, and then a nonlinear regression model was established. In this way, the distribution and estimation for each parameter were obtained with Bayesian inference. Monte Carlo simulation results proved the effectiveness of this model. Lastly, the one-step forward forecasting was performed for the daily data of YEN/RMB by means of three models:ARMA-GARCH model, nonlinear ARI model and geometric mean-reversion model. The results have shown that the geometric mean-reversion model is a bit better than the nonlinear ARI model but much better than the ARMA-GARCH model.

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杨金强,杨招军,石 峰.几何均值回复模型的估计及应用[J].湖南大学学报:自然科学版,2010,37(6):83~87

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