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Variable dimension via stochastic volatility model using FX rates

机译：通过使用外汇汇率的随机波动率模型进行可变维数

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In this paper, changepoint analysis is applied to stochastic volatility (SV) models which aim to understand the locations and movements of high frequency FX financial time series. Baycsian inference using the Markov Chain Monte Carlo method is performed using a process called variable dimension for SV parameters. Interesting results are that FX series have locations where one or more positions of the sequence correspond to systemic changes, and overall non-stationarity, in the returns process. Furthermore, we found that the changepoint locations provide an informative estimate for all FX series. Importantly in most cases, the detected changepoints can be identified with economic factors relevant to the country concerned. This helps support the fact that macroeconomics news and the movement in financial price are positively related.
机译：本文将变化点分析应用于随机波动率（SV）模型，该模型旨在了解高频FX金融时间序列的位置和移动。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法的贝叶斯推断是通过对SV参数使用称为可变维的过程来执行的。有趣的结果是，FX系列在某个位置上的一个或多个位置对应于退货过程中的系统性变化和整体不稳定。此外，我们发现更改点位置为所有FX系列提供了有用的估计。重要的是，在大多数情况下，可以使用与相关国家/地区相关的经济因素来识别检测到的变更点。这有助于支持以下事实：宏观经济学新闻与金融价格走势呈正相关。

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