A Dynamic Spatiotemporal Stochastic Volatility Model with an Application to Environmental Risks
动态时空随机波动率模型及其环境风险应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究具有时间动态的时空随机过程；应用是环境风险，未据此归入金融波动率。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
动态时空随机波动率模型及其环境风险应用
- 研究问题
- 如何在动态时空波动率模型中区分空间、时间及其联合溢出，同时容许各地点具有不同的长期波动水平并刻画环境风险？
- 方法与思路
- 作者在随机波动率模型中加入三类溢出及地点固定的对数波动项，研究结果变量性质，并通过数据变换和 MCMC 进行贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型可在结果变量中产生空间依赖，并提供模拟证据；北意大利空气质量应用报告明显时空溢出及冬季较高的不确定性。
- 阅读关注点
- 应核对空间关系的定义、过程稳定性和溢出参数的识别，并检查数据变换、MCMC 表现及季节性风险比较的具体度量。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核验；摘要未说明参数条件和效应数值，环境风险结果不能直接推广至金融风险。
原文摘要
This article introduces a dynamic spatiotemporal stochastic volatility (SV) model with explicit terms for the spatial, temporal, and spatiotemporal spillover effects. Moreover, the model includes time-invariant site-specific constant log-volatility terms. Thus, this formulation allows to distinguish between spatial and temporal interactions, while each location may have a different volatility level. We study the statistical properties of an outcome variable under this process and show that it introduces spatial dependence in the outcome variable. Further, we present a Bayesian estimation procedure based on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach using a suitable data transformation. After providing simulation evidence on the proposed Bayesian estimator's performance, we apply the model in a highly relevant field, namely environmental risk modeling. Even though there are only a few empirical studies on environmental risks, previous literature undoubtedly demonstrated the importance of climate variation studies. For example, for local air quality in Northern Italy in 2021, we show pronounced spatial and temporal spillovers and larger uncertainties/risks during the winter season compared to the summer season.