基于SV模型的高效快速MCMC方法研究

发布时间：2021-11-16 09:15

　　随机波动率（SV）模型是金融时间序列研究领域的重要模型,能够较好地刻画波动率的时变性特征。由于SV模型的似然函数的复杂性,我们一般使用基于贝叶斯框架下的MCMC方法对其进行研究,MCMC方法在其参数估计方面具有较好的准确度和精确度,但MCMC方法是基于马尔科夫链平稳收敛的性质而实现的,这就需要大量时间耗费在潜变量的抽样中,因此目前的MCMC方法存在抽样速度缓慢和效率较低的问题。为了提高基于SV模型的MCMC方法的速度,我们针对SV模型以及MCMC方法的特点对模型的参数估计方案进行改进。通过结合高斯线性状态空间理论、MMP算法和多元高斯M-H抽样算法,解决了目标参数的抽样问题,由此提出了基于SV模型的快速MCMC方法（FMCMC算法）。为了进一步提高模型的估计效率,在FMCMC算法的基础上,利用中心参数化SVC模型和非中心参数化SVNC模型的两种FMCMC算法,结合交织策略（ASIS）进行交织抽样,提出了高效快速的FMA-2算法。在数值模拟中,研究结果表明FMCMC算法能够准确和快速地完成SV模型的参数估计。而将FMCMC算法与ASIS策略结合后提出的高效快速FMA-2算法比FMCMC算... 

【文章来源】：闽南师范大学福建省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

使用7个正态分布和10个正态分布混合近似拟合效果图

FMA-2算法参数估计轨迹图以及参数密度分布图

FMA-2算法参数估计值自相关图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于非参数贝叶斯方法的随机波动建模与应用[J]. 蒋远营,张波.  数理统计与管理. 2019(01)
[2]基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究[J]. 杨爱军,蒋学军,林金官,刘晓星.  数理统计与管理. 2016(05)
[3]随机波动模型贝叶斯估计效率研究[J]. 何永涛,王飞.  统计与信息论坛. 2015(04)
[4]基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究[J]. 周孝华,姬新龙,马宁.  统计与信息论坛. 2013(01)
[5]基于Copula-SV模型的金融投资组合风险分析[J]. 战雪丽,张世英.  系统管理学报. 2007(03)
[6]SV和GARCH模型拟合优度比较的似然比检验[J]. 余素红,张世英.  系统工程学报. 2004(06)
[7]基于随机波动性模型的中国股市波动性估计[J]. 王春峰,蒋祥林,李刚.  管理科学学报. 2003(04)
[8]SV与GARCH模型对金融时间序列刻画能力的比较研究[J]. 余素红,张世英.  系统工程. 2002(05)
[9]随机波动模型估计及在金融风险防范中的应用[J]. 苏卫东,张世英.  天津大学学报. 2002(03)

硕士论文
[1]基于MCMC方法的SV模型的贝叶斯估计及实证分析[D]. 赵行为.中国矿业大学 2017
[2]基于MCMC抽样算法的贝叶斯金融面板数据模型研究[D]. 周帅伟.湖南大学 2011



本文编号：3498580