em算法matlab代码-QERMit:基于重要性采样的贝叶斯风险评估（适用于长距离视野和状态空间模型）

em算法matlab代码#QERMit 通过t的混合物快速评估风险-这个项目来自我的MPhil论文。 给定波动率模型的贝叶斯风险价值评估和预期缺口。 Hoogerheide和van Dijk（2010）对论文的修改和扩展。 修改：将基础近似算法从AdMit（Hoogerheide等，2007）更改为更灵活，准确的MitISEM（Hoogerheide等，2012）。 扩充功能： 允许使用NAIS状态采样器（Koopman等人，2015）构建非线性的非高斯状态空间模型（本着Barra等人的精神，2016年）; 基于部分候选结构（使用Hoogerheide等人的Partial MitISEM算法，2012年）来进行长期风险预测（例如提前一个月或一年）。 为了加快计算速度，我“混合”了一些MATLAB代码（即它们用C编写）。 ＃＃＃参考 Barra，I.，LF Hoogerheide，SJ Koopman和A.Lucas（2016），“非线性非高斯状态空间模型中参数和状态的联合贝叶斯分析”， 《应用计量经济学》 ，第31页，即将出版。 Hoogerheide，LF，JF Kaashoek和H