Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享

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定义模型以及从条件后验中抽取样本的函数的代码也在Python脚本中提供。

%matplotlib inline

from __future__ import division

......

from src import sv

来自Kim等人（1998年）的经典单变量随机波动性模型，在此之后简称KSC，如下所示:

这里，yt代表某个资产的修正后平均收益，ht为对数波动率

示例

ex = pd.read_excel('es.xls')

dta = np.l......

.iloc[1:]

endg = (dta['......

ean()) * 100

准拟然估计

估计该模型参数的一种方法是Harvey等人（1994年）的“准拟然估计法”，其中将log(ε^2_t)用与均值和方差相同的高斯随机变量来近似替换。

mod_QSV = sv.QL......

())

贝叶斯估计

KSC提供了一种使用贝叶斯技术估计该模型的替代方法；他们将log(ε^2_t)用高斯混合分布近似表示，使得：

其中 st 是一个指示随机变量，定义为 P(st=i)=qi, i=1,…,K (K 是混合成分数目)。定义了 (qi,mi,v2i) 表示组成高斯分布的值如下所示。

# q_i, m_i, v_i^2

ksc_aras = np.array([......

)

在给定 stTt=1 的条件下，每个时间段的观测方程是由一个高斯噪声项定义的。

通过设置 K=7 是对 logε2t 进行很好近似的方法，Omori et al. (2007) 将其扩展到 K=10。

class TLDT(sm.t......

Model):

"""

时变局部线性确定性趋势

......

# 转换为对数平方，带有偏移量

endog = n.logenog**2+ offset

# 初始化基本模型

super(TVLLDT, self)._......

tationary')

# 设置观测方程的时变数组

self['o......

.nobs))

# 设置状态空间矩阵的固定分量

self['d......

0] = 1

def update......

7036, v_i^2)

self['o......

rams[1]

self['state_cov', 0, 0] = params[2]

先验分布

为了计算模型，我们需要为参数 θ 的先验分布进行特定的指定。下面的先验规范取自于 KSC。

σ2η 的先验分布

我们考虑共轭先验分布：

其中我们将 σr=5 和 Sσ=0.01×σr=0.05。

ϕ 的先验分布

定义 ϕ∗=(ϕ+1)/2，我们对 ϕ∗ 指定一个先验分布：

正如在 KSC 中讨论的那样，该先验分布在 (−1,1) 上支持随机波动性过程的平稳性。

设置 ϕ(1)=20 和 ϕ(2)=1.5 意味着 E[ϕ]=0.86。

最后：

μ 的先验分布

KSC 建议对 μ 设定一个模糊的先验分布（或者也可以稍微具有信息的先验分布，比如 μ∼N(0,10)）。

从条件后验中采样

KSC 表明，在上述指定的先验条件下，我们可以按照以下方式从条件后验中采样：

采样 σ2η

条件后验分布为：

def draw_po......

or_params=(5, 0.05)):

sigma_r, S_sigma = prior_params

v1 = sig......

i * (states[0, :-1] - mu))**2)

delta1 = S_sigma + tmp1 + tmp

return ingammars(v1,scal=deta1)

采样 ϕ

我们可以应用 Metropolis 步骤：从 N(ϕ^,Vθ) 中生成一个提议值 ϕ∗

python

def g(phi, ......

# 先验分布对非平稳过程给予零权重

if np.abs(phi) >= 1:

ret......

2) / 2 * sigma2

tmp2 = 0.5 * np.log(1 - phi**2)

return n......

V_phi = sigma2 / tmp2

proposal ......

om.uniform() else phi

采样μ̂

条件后验分布为：

python

def draw_pos......

* (1 - phi)**2 + ......

)

return norm.r......

2_mu**0.5)

采样htTt=1̂

在混合指示符（用于生成时变观测方程矩阵）和参数条件下，可以通过通常的模拟平滑器对状态进行采样。

采样stTt=1̂

每个指示变量st只能取有限个离散值（因为它是一个指示变量，表示时间t时哪个混合分布处于活动状态）。KSC表明，可以从以下概率质量函数独立地采样混合指示符：

其中fN(y∗t∣a,b)表示均值为a，方差为b的高斯随机变量在y∗t处的概率密度。

def (mod states):

resid = od.nog[:, 0] - states[0]

# 构建均值 (nobs x 7), 方差 (7,), 先验概率 (7,)

means = ks_aram......

0]

# 调整维度以便广播计算

resid = np.repe......

[None, :], mod.nobs,

axis=0)

# 计算对数似然 (nobs x 7)

loglikelihoods = -0.5 * ((resi......

* variances))

# 得到(与后验(对数))成比例的值 (nobs x 7)

posterior_kernel = log......

ilities)

# 归一化得到实际后验概率

tmp = logsumxp(psterir_kernl,axis=1)

posterior_probabilitie......

d, states)

# 从后验中抽取样本

varaes = np.radom.niorm(ize=od.obs)

......

sample = np.argmax(tmp, axis=1)

return sample

MCMC

下面我们进行10,000次迭代以从后验中进行抽样。在下面展示结果时，我们将舍弃前5,000次迭代作为燃烧期，并且在剩下的5,000次迭代中，我们只保存每十次迭代的结果。然后从剩下的500次迭代中计算结果。

# 设置模型和模拟平滑器

md = TVLLT(eog)

mo.(0, sothr_stateTrue)

sim = md.siutin_sother()

# 模拟参数

nitertons = 10000

brn = 5000

tin = 10

# 存储轨迹

trae_sooted = np.eros((_iteations+ 1 mod.nobs))......

trce_sim2 = np.ers((n_iteations + 1, 1))

# 初始值 (p. 367)

trce_miing[0] = 0

[0] = 0.95

trace_sigma2[0] = 0.5

# 迭代

for s in range(1, n_teations + 1):

# 更新模型参数

mod.updat_ming(tace_mixing[s-1])......

# 模拟平滑

sim.smuate()......

# 抽取混合指标

trac_miing[s] = drawmixngmod states)

# 抽取参数

tra_phi[s] = (mod, sates, trace_phi[s-1], trace_mu[s-1], trace_sigma2[s-1])......

结果

下面我们给出参数的后验均值。我们还展示了相应的QMLE估计值。这些估计值与 ϕ 和 β 的后验均值相似，但是对于 ση² 的QMLE估计值约为贝叶斯方法的一半，可能表明准拟然方法的一个缺点。

# 参数的后验均值

menphi = n.men(trae_hi[burn:thin])......

print(' beta = %.5f' % npexp(rs_LSVparams[2] / 2))

由于参数ση²控制潜在随机波动率过程的方差，低估将抑制样本中波动率过程的变化。如下图所示

fig, ax = plt.subplots(f......

ax.legend();

fig, axes = plt.subplots(1, 3, ......

axes[0].set(title=r'$\phi$', ylim=ylim)

axes[0].legend(loc='upper left')

......

axes[2].set(title=r'$\beta$', ylim=ylim);