随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

发布时间：2017-12-04 09:22

  本文关键词：随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

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【摘要】：基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数.以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布.实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有"有偏"和"尖峰厚尾"特征的有偏学生t-分布假定的SV(SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性.
【作者单位】： 安徽财经大学金融学院;湖南大学工商管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】：国家杰出青年基金(70825006) 教育部“长江学者和创新团队发展计划”项目(IRT0916)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： i引言波动率是金融市场风险的一个重要测度,它在期权定价、投资组合配置以及风险管理中扮演着及其重要的角色.因此,为资产收益率的波动率建模就显得非常重要.研究表明,资产收益率的波动率具有时变性,并且存在“波动率聚集"(volatility clustering)现象.目前,用来描述波动率的

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5 王p，

本文编号：1250510