O que é uma boa distribuição prévia para graus de liberdade na distribuição?

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Eu quero usar na distribuição para modelar retornos de ativos de curto intervalo em um modelo bayesiano. Eu gostaria de estimar os graus de liberdade (junto com outros parâmetros no meu modelo) para a distribuição. Eu sei que o retorno de ativos não é normal, mas não sei muito além disso.

O que é uma distribuição prévia apropriada e levemente informativa para os graus de liberdade nesse modelo?

distributions bayesian modeling prior John Salvatier
fonte
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Uma distribuição t pode não ser uma boa escolha, porque é simétrica, enquanto os retornos dos ativos tendem a ter uma forte inclinação. No mínimo, considere modelar os logaritmos dos retornos em vez dos próprios retornos.
whuber
Sim, esse é um bom ponto, eu estava pensando sobre isso no fundo da minha mente, mas essa pergunta ainda me interessa.
John Salvatier
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Você tem uma quantidade realmente enorme de dados? Eu acho que é mais comum, mesmo na modelagem bayesiana, corrigir o df e tentar valores diferentes como uma análise de sensibilidade.
onestop 24/01
Aqui está um artigo que pode ajudar. portfolioprobe.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake
bill_080
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Eu tentaria usar a distribuição Laplace para retornos de ativos, também chamada de "exponencial duplo" é stats-world e "variance-gamma" no mundo das finanças.
probabilityislogic

Respostas:

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Na página 372 do ARM , Gelman e Hill mencionam o uso de uma distribuição uniforme no inverso do DF entre 1 / DF = 0,5 e 1 / DF = 0.

Especificamente, no BUGS, eles usam: 

nu.y <- 1/nu.inv.y 
nu.inv.y ~ dunif(0,.5)
John Salvatier
fonte
Posso perguntar, no PyMC3, o nuparâmetro para a distribuição StudentsT é o grau de liberdade ou seu inverso?
Ericmjl 27/10/16
Meu mal, eu não li os documentos. É um número inteiro.
ericmjl