5.6 经验贝叶斯
评论
在分层贝叶斯模型中，我们需要计算多个级别潜在变量的后验。 例如，在两级模型中，我们需要计算
\[ p(\boldsymbol{\eta}, \boldsymbol{\theta} | \mathcal{D}) \propto p(\mathcal{D} | \boldsymbol{\theta}) p(\boldsymbol{\theta} | \boldsymbol{\eta}) p(\boldsymbol{\eta}) \tag{5.78} \] ...
模型
第八章 估值理论
离散随机模型
考虑 \(N+1\) 个资产，经历 \(T\) 个时间单位的，关于价格的离散随机过程：
| 前续 | 当前 | 后续 | |
|---|---|---|---|
| 时刻 | \(t-1\) | \(t\) | \(t+1\) |
| 状态 | \(\phi(s,t)\) | \(s=\phi(z,t+1)\) | \(z\) |
时刻 \(t\) 的每个状态 \(s\) 代表：在时刻 \(t\) 的历史价格路径。如果给定时刻 \(t\) 的状态 \(s\) ，那么 \(s\) 有确定的前续状态记为 \(\phi(s,t)\) ，而 \(s\) 的后续状态是不确定的，将 \(s\) 所有可能的后续状态集记为 \(\Omega(s,t)\) ；并且将时刻 \(t\) 的所有状态集记为 \(\Phi(t)\) 。
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