基于自举粒子滤波的沪深300指数跳跃性形态

发布时间：2017-12-07 04:28

  本文关键词：基于自举粒子滤波的沪深300指数跳跃性形态

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【摘要】：为研究沪深300指数价格随机过程的运动形态,捕捉金融资产的非高斯新息、波动率集聚和杠杆效应三大特征,在时间序列分析的基础上,采用非对称GARCH模型构建了四种不同跳跃程度的离散时变波动率Levy过程,并建立了波动率、漂移率和跳跃的状态空间模型,同时引入粒子滤波方法来研究动态波动率和跳跃类型。研究表明:沪深300指数收益率存在大量的随机跳跃,而布朗运动无法刻画这些跳跃,且卡尔曼滤波也无法正确追踪跳跃状态,而调和稳态过程下粒子滤波对资产的时变活动率水平和跳跃形态上具有最佳的捕获能力。
【作者单位】： 西南财经大学经济信息工程学院;华南理工大学工商管理学院;无锡职业技术学院经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70861003;70825005;71171168) 教育部人文社科研究基金资助项目(10YJA790200;13YJA790104) 中国博士后科学基金资助项目(20110490877);中国博士后科学基金特别资助项目(2012T50726) 西南财经大学中央高校基本科研业务费项目(JBK130214;JBK130401)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言为建立股票价格的随机过程,Black-Scholes(1973)做出了突出的贡献。在经典的BS模型中,假设价格的随机过程服从连续几何布朗运动,这成为现代衍生品定价模型的基石。然而,完全市场条件下的假设却过于苛刻且理想化。大量实证研究表明,资本市场的资产收益率时间序列往往存在

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本文编号：1261169