वितरण में स्वतंत्रता की डिग्री के लिए एक अच्छा पूर्व वितरण क्या है?

Question

मैं वितरण में उपयोग करने के लिए एक अंतराल मॉडल में कम अंतराल परिसंपत्ति रिटर्न मॉडल करना चाहता हूं। मैं वितरण के लिए स्वतंत्रता की दोनों डिग्री (अपने मॉडल में अन्य मापदंडों के साथ) का अनुमान लगाना चाहता हूं। मुझे पता है कि एसेट रिटर्न काफी गैर-सामान्य है, लेकिन मैं इससे ज्यादा नहीं जानता।

इस तरह के मॉडल में स्वतंत्रता की डिग्री के लिए एक उपयुक्त, हल्के से सूचनात्मक पूर्व वितरण क्या है?

Comments

एक टी वितरण एक अच्छा विकल्प नहीं हो सकता है, क्योंकि यह सममित है जबकि संपत्ति रिटर्न मजबूत तिरछा है। कम से कम, रिटर्न के लघुगणक को मॉडलिंग करने के बजाय स्वयं रिटर्न पर विचार करें।

— whuber

हाँ, यह एक अच्छा मुद्दा है, मैं अपने दिमाग के पीछे के बारे में सोच रहा था, लेकिन यह सवाल अभी भी मेरे लिए दिलचस्पी का है।

— जॉन साल्वेटियर

क्या आपके पास वास्तव में बड़ी मात्रा में डेटा है? मुझे लगता है कि डीएफ़ को ठीक करने और संवेदनशीलता विश्लेषण के रूप में विभिन्न मूल्यों को आज़माने के लिए बायेसियन मॉडलिंग में भी यह अधिक सामान्य है।

— OneStop

यहाँ एक लेख है जो मदद कर सकता है। portfolioprobe.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake

— bill_080

मैं एसेट रिटर्न के लिए लाप्लास वितरण का उपयोग करने की कोशिश करूंगा, जिसे "डबल एक्सपोनेंशियल" भी कहा जाता है, जो कि आंकड़े की दुनिया है, और वित्त दुनिया में "विचरण-गामा" है।

— प्रोबेबिलिसलॉजिक

Answer 1

एआरएम के पृष्ठ 372 पर , गेलमैन और हिल ने 1 / DF = .5 और 1 / DF = 0 के बीच DF के व्युत्क्रम में एक समान वितरण का उपयोग करते हुए उल्लेख किया है।

विशेष रूप से, BUGS में, वे उपयोग करते हैं:

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

Comments

क्या मैं पूछ सकता हूँ, PyMC3 में, nuस्टूडेंट्सटी के लिए पैरामीटर स्वतंत्रता की डिग्री, या इसके व्युत्क्रम का वितरण है?

— ericmjl 18

मेरा बुरा, मैंने डॉक्स नहीं पढ़ा। यह पूर्णांक है।

— ericmjl 18

Answer 2

एआरएम (जैसा कि उनके जवाब में जॉन साल्वेटियर ने संदर्भित किया है) मूल रूप से 2006 में प्रकाशित हुआ था। तब से, पूर्व में एक का उपयोग करने की सलाह दी गई है । यह पूर्व में जुआरेज़ और स्टील (2010) द्वारा अपने पेपर मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग-नॉन-गॉसियन पैनल डेटा के तिरछा वितरण पर आधारित प्रस्तावित किया गया था ।$\nu \sim \text{Gamma}(2, 0.1)$

जेलमैन ने 2015 में निम्नलिखित पद बनाया: "क्या हमारे पास छात्रों के लिए स्वतंत्रता मानकों के डिग्री के पुजारियों के लिए कोई सिफारिशें हैं?" , जो इस विषय पर और अधिक विस्तार से चर्चा करता है (साथ ही सिम्पसन एट अल (2014) द्वारा प्रस्तावित दंडात्मक जटिलता से पहले)।