Was ist eine gute Vorabverteilung für Freiheitsgrade bei der Verteilung?

Ich möchte bei der Verteilung verwenden, um Asset-Renditen mit kurzen Intervallen in einem Bayes'schen Modell zu modellieren. Ich möchte beide Freiheitsgrade (zusammen mit anderen Parametern in meinem Modell) für die Verteilung schätzen. Ich weiß, dass Anlagenrenditen nicht ganz normal sind, aber darüber hinaus weiß ich nicht viel.

Was ist eine angemessene, leicht informative Vorabverteilung für die Freiheitsgrade in einem solchen Modell?

distributions bayesian modeling prior John Salvatier
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Eine t-Verteilung ist möglicherweise keine gute Wahl, da sie symmetrisch ist, wohingegen die Anlagenrenditen tendenziell stark schief laufen. Betrachten Sie zumindest die Modellierung der Logarithmen der Rückgaben und nicht der Rückgaben selbst.

whuber

Ja, das ist ein guter Punkt, darüber habe ich im Hinterkopf nachgedacht, aber diese Frage interessiert mich immer noch.

John Salvatier

Haben Sie eine wirklich große Datenmenge? Ich denke, es ist sogar in der Bayes'schen Modellierung üblicher, den df zu korrigieren und verschiedene Werte als Sensitivitätsanalyse auszuprobieren.

Hier ist ein Artikel, der helfen könnte. portfolioprobe.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake

bill_080

Ich würde versuchen, die Laplace-Verteilung für Anlagenrenditen zu verwenden, die auch als "doppelt exponentiell" bezeichnet wird.

Wahrscheinlichkeit

Antworten:

Auf Seite 372 von ARM erwähnen Gelman und Hill die Verwendung einer gleichmäßigen Verteilung auf der Kehrseite von DF zwischen 1 / DF = 0,5 und 1 / DF = 0.

Insbesondere verwenden sie in BUGS:

nu.y <- 1/nu.inv.y 
nu.inv.y ~ dunif(0,.5)

John Salvatier
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Darf ich in PyMC3 fragen, ob der nuParameter für die StudentsT-Verteilung die Freiheitsgrade sind oder umgekehrt?

Ericmjl

Leider habe ich die Dokumente nicht gelesen. Es ist eine ganze Zahl.

Ericmjl