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Bayesian Stochastic Volatility Models, Fachbücher von Stefanos Giakoumatos

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Das Buch "Bayesian Stochastic Volatility Models" von Stefanos Giakoumatos bietet eine umfassende Untersuchung der zeitvariablen Volatilitätsmodelle, die in der Finanzzeitreihenanalyse von Bedeutung sind. Es behandelt die Herausforderungen, die mit der Veränderung von Varianz und Kovarianz in finanziellen Daten einhergehen, und beleuchtet die Fortschritte in der Forschung zu diesen Modellen. Insbesondere wird die Anwendung von Markov Chain Monte Carlo Techniken (MCMC) im Rahmen der bayesianischen Analyse hervorgehoben. Die Arbeit stellt neue, leicht anwendbare MCMC-Algorithmen vor, die auf einer innovativen Technik, dem Auxiliary Variable Sampler, basieren. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, die Parameter von univariaten und multivariaten Modellen effizient zu schätzen und werden anhand realer Daten getestet, um ihre Vorhersagegenauigkeit zu vergleichen.

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