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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제2호
발행연도
2011.1
수록면
599 - 609 (11page)

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Monte Carlo methods have received much attention in the recent literature of the regime- switching analysis. However, the conventional Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, such as Metropolis-Hastings, tend to get trapped in a local mode in simulating from the posterior distribution of regime-switching time-series, rendering the inference ineffective. In this paper, we focus on the finding the best likelihood value in Bayesian nonlinear time-series model (Kim and Cheon, 2010) and the detection of multiple regime-switching in monthly simple returns and quarterly unemployment rate via the stochastic approximation Monte Carlo algorithm (Liang et al., 2007). The numerical results indicate that our method outperforms MCMC significantly for the regime-switching identification, and provide 3 and 5 regime switchings in monthly simple returns and quarterly unemployment rate, respectively.
#Stochastic approximation Monte Carlo #local trap #Bayesian regime- switching model #monthly simple returns #quarterly unemployment rate.

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참고문헌 (12)

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Chib,S / 1998 / Estimation and comparison of multiple change-point models / Journal of Econometrics 86 : 221 ~ 241 google schola Geweke, J. / 1993 / Bayesian threshold autoregressive models for nonlinear time series / Journal of Time Series Analysis 14 : 441 ~ 454 google schola Green,P.-J / 1995 / Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination / Biometrika 82 : 711 ~ 732 google schola Hastings,W.-K / 1970 / Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications / Biometrika 57 : 97 ~ 109 google schola Liang, F. / 2007 / Stochastic approximation in Monte Carlo computation / Journal of American Statistical Association 102 : 305 ~ 320 google schola

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