MATLAB实现的非高斯OU随机波动率贝叶斯推理系统

资 源 简 介

本项目基于M. F. J. Steel的非高斯OU连续叠加随机波动率模型，提供完整的贝叶斯推理分析框架，支持蒙特卡洛马尔可夫链方法估计后验分布，适用于金融时间序列建模与波动率分析。

详 情 说 明

基于非高斯OU连续叠加随机波动率模型的贝叶斯推理分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的随机波动率模型贝叶斯推理分析框架，基于M. F. J. Steel提出的非高斯Ornstein-Uhlenbeck（OU）过程连续叠加随机波动率模型。系统采用贝叶斯层次建模方法，通过蒙特卡洛马尔可夫链（MCMC）采样算法进行后验推断，为金融时间序列分析提供了一套完整的参数估计、波动率预测和模型诊断解决方案。

功能特性

• 先进模型架构：采用非高斯OU过程的连续叠加技术，能够更精确地捕捉金融波动率的动态特征
• 完备贝叶斯推理：实现完整的MCMC采样算法，提供参数后验分布的全面估计
• 多维度分析输出：支持参数估计、波动率预测、模型诊断等完整分析流程
• 灵活配置接口：支持用户自定义先验分布和算法参数，适应不同分析需求
• 可视化诊断工具：提供后验分布、波动率路径、收敛诊断等多种可视化图表

使用方法

数据准备

准备时间序列数据文件（支持.mat或.csv格式），包含金融资产价格序列或收益率序列。

参数设置

配置以下运行参数：

• 模型参数先验分布（波动率过程参数、跳跃强度参数等）
• MCMC算法参数（迭代次数、老化期、采样间隔）
• 初始参数值（用于MCMC链初始化）

运行分析

执行主程序开始贝叶斯推理分析，系统将自动完成以下流程：

1. 数据预处理和模型初始化
2. MCMC采样和后验分布估计
3. 波动率估计和预测计算
4. 模型诊断和结果输出

结果获取

分析完成后，系统将生成：

• 参数后验分布估计结果
• 隐含波动率时间序列估计及置信区间
• MCMC收敛诊断统计量（自相关函数、有效样本量等）
• 未来波动率的贝叶斯预测分布
• 各类可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少8GB内存（建议16GB以上用于大型数据集）
• 足够的磁盘空间存储采样结果和输出文件

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含模型初始化、MCMC采样流程控制、后验分布计算、波动率估计与预测、结果可视化生成等关键功能模块，负责协调各算法组件的执行顺序和数据流转，确保整个贝叶斯推理分析流程的完整性和准确性。