R语言隐马尔可夫模型HMM连续序列重要性重抽样CSIR估计随机波动率模型SV分析股票收益率

2022-06-02 16:29 作者:拓端tecdat 0人读过 | 我要投稿

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原文出处：拓端数据部落公众号

在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。

第一个随机波动率模型

令 yt 为时间 t 的股票收益，σt 为其标准差。考虑以下离散时间随机波动率模型：

zt∼N(0,1) 和 ηt∼N(0,τ2) ，

τ>0 和 |φ1|<1 以确保波动率遵循平稳过程。直观地说，波动过程被建模为一个潜在过程，其中 log(σ2t) 遵循 AR(1) 过程。在下一个块中，我们模拟了这个过程。在笔记本上，我们将继续处理这些模拟数据。为简洁起见，我们定义 αt=log(σ2t) 和 θ=(ϕ0,ϕ1,τ) 为参数向量。

## ＃＃我们模拟数据。
##我们设定pi_0 = 0.05, pi = 0.98, tau = 0.02
##模拟数据的函数
#Input 2: T - 时间序列的大小
#Ouput: retF - 模拟的收益率（y）和波动率（alpha）。
pi <- thta[2] # 自相关系数 phi
tu2 <- heta[3] # 具有tau2方差的正常误差
eta <- rorm(T, 0, sqrt(tau2)) # AR(1)波动率模型的误差
z <- rnrm(T, 0, 1) # 倍增项回报模型
alha[1] <- cost # 在开始阶段没有自相关的观察值
# 仿真时间序列
smdf <- s_sm(theta, T)
y <- smdf$y
lpa <- smdf$apha

隐马尔可夫模型：定义

上面显示的模型属于更一般的隐马尔可夫模型类。设 h(αt|αt-1;θ) 为跃迁密度，g(yt|αt;θ) 为测量密度。那么在这种情况下，跃迁密度和测量密度都是高斯的，其中

和

序列蒙特卡罗

对于估计，我们使用序列蒙特卡罗，通过生成 P 随机抽取，称为“粒子”，以近似预测和过滤密度。虽然有很多变体，但我们只讨论（连续）序列重要性重采样（SIR）。

SIR有两个步骤，预测和过滤步骤。

预测步骤 如下：

输入：粒子

;
输出：对于每个粒子

利用跃迁密度对系统进行传播，得到一个新的预测粒子，即

具有连续序列重要性重采样的过滤步骤：算法

连续序列重要性重采样(CSIR) 是 SIR 的一种变体，它提供了过滤粒子的连续版本。该方法的主要优点是它确保模拟似然相对于参数 θ 的向量是“平滑的”，以便能够使用基于梯度的优化方法进行优化。

使用 CSIR 的过滤步骤的算法如下：

输入：

具有条目 u(j) 的排序均匀随机采样向量（拒绝采样）；
对于定义为 W(i)t 的每个粒子 α(i)t 在 yt 处评估的正态 PDF；
从预测密度 α(i)t 中排序。

代码

下面我们生成粒子集，并使用 SIR 近似过滤和预测密度。在第一个图中，我们显示了预测密度平均值及其 95 和 5 分位数。在同一个图中，我们还绘制了波动率的真实值。在第二个图中，我们绘制了过滤密度的热图。黑线是真正的波动率。

# --> （原始）序列重要性取样算法：过滤步骤
# 输入 1: appr - 预测密度
# 输入 2: aha_t - 在 y[t]评估的正态 pdf
# 输入 3: u - 排序均匀的随机采样向量(拒绝采样)
# 输出：alphp - 粒子过滤
# 排序和加权的速度减慢
alhawt <- alph_wt/sum(alpha_wt)
alpa_rt <- cbind(seq(1,P,1),alpha_pr)
alhapr_id <- lpha_sort[order(alha_r[,2]),]。
alhapr <- alpha_ridx[,2]
alph_ix <- alha_p_idx[,1]
alha_wt <- alp_w[alpha_idx]
alhacwt <- c(0, cumsum(alpha_wt))
j <- 1
for (i in 1:P)
while((aphawt[i] < u[j]) && (u[j] <= alpawt[i+1])){
lp_up[j] <- alpa_r[i] 。
}
# ----------------------------------------------------------------------
# 设置粒子过滤
# ----------------------------------------------------------------------
P <- 200 # 设置粒子的数量
lph_up <- rnorm(P,0,0.1)
alpar <- rep(0,P)
aha_w <- rep(1,P)/P
alphup_mt <- matrix(rep(0,T*3),T)
ala_pmat <- matrix(rep(0, T*3),T)
ah_prare <- matrix(rep(0, T*20),T)
# 从一个近似值中生成一个由P个随机抽样组成的粒子集
# 每个时间序列点的预测和过滤分布的近似值
for (t in 1:T){
# 预测步骤
appr <- nst + phi * alpp + rnorm(P,0,srt(tau2))
# 更新/过滤步骤(态密度)
ahat <- dnorm(y[t]*rep1,P), mean=0 , sd = exp(phar/2)
alpap <- sir(alhapr=aph_r,alhawt=alpa_t, u=sort(runif(P,0,1))
# 绘制预测密度图
plot(sqrt(252) * exp(alpha/2), type='l')
## 筛选密度热图
het <- matrix(rep(1,T*20), T, 20)
plot(NULL, xlim = c(1, T), ylim = c(0, 160), main="过滤密度热图",

在下一部分中，我们提供了 CSIR 的 R 和 C 版本。R 版本仅出于代码可读性的目的而提供。

###连续序列重要性重取样：过滤步骤
# 输入 1: alppr - 预测密度
# 输入 2: alhawt - 在 y[t]处评估的正态 pdf
# 输入 3: u - 排序均匀的随机采样向量(拒绝采样)
# 输出：ala_up - 粒子过滤（连续版本）。
# R版本(性能较慢)
cir <- function(aph_r, phwt, u) {
P <- length(aphpr)
al_p <- rep(0,P)
# 排序和加权的速度减慢
alpha_wt <- alpha_wt/sum(alpha_wt)
j <- 1
for (i in 1:P){
while((a_ct[i] < u[j]) & (u[j] <= alhwt[i+1])){
alh_u[j] <- aph_pr[i] + ((apapr[i+1]-alar[i])/(ala_ct[i+1]-alpha_cwt[i]) * (u[j]-ala_wt[i])
}
csir.c <- function(alppr, aht, u) {
P <- length(alpap)
ala_u <- rep(0,P)
.C("cir", alpup=as.dole(aphup),
alha_pr=as.double(aha_r),
alh_wt=as.doublephawt),
u=as.double(u),

我们现在提供用于最大化对数似然和估计参数 θ 的代码。为了计算标准误差，我们使用在 MLE 评估的对数似然的 Hessian 矩阵的逆矩阵的对角线。

我们现在可以转到参数 θ 的估计。使用 C 中的函数进行估计。

vas <- sfit(y, c(0.5,0.5,0.5), P, 1)

## 显示结果
matrix <- cbind(heta_mle
,eta_se)
矩阵

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