Model Volatilitas Stokastik dengan Metode Markov Chain Monte Carlo

Abstract

Salah satu pendekatan alternatif untuk menjelaskan perubahan volatilitas dalam runtun waktu finansial adalah model volatilitas stokastik. Dalam estimasi model volatilitas stokastik, bentuk eksplisit sangat susah ditentukan sehingga fungsi likelihood distribusi return ditentukan secara implisit menggunakan variabel bantu atau laten yang melakukan parameterisasi varians yang bersifat stokastik. Untuk itu, metode Bayesian diperlukan dalam estimasi parameter model. Pada tulisan ini difokuskan pada estimasi Bayesian dengan Metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC).