随机波动模型的马尔可夫链—蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用

发布时间：2018-05-19 06:39

  本文选题：区制转移 + 随机波动模型　； 参考：《数理统计与管理》2010年06期

【摘要】：针对具有Markov区制转移的、波动均值状态相依的随机波动模型,基于贝叶斯分析,我们推导并给出了对区制转移随机波动模型的MCMC估计方法,其中对参数估计采用Gibbs抽样方法,对潜在对数波动和区制的状态变量估计采用"向前滤波、向后抽样"的多步移动方法;利用该模型,对我国上证综指周收益率进行了实证分析,发现对沪市波动性有较好的描述,捕捉了波动的时变性、聚类性和非线性特征,同时刻画了沪市的高低波动状态转换过程。
[Abstract]:According to the Bias analysis, we derive and give a MCMC estimation method for the stochastic volatility model of the region based transfer, which is based on the Bias analysis, in which the Gibbs sampling method is used to estimate the potential logarithmic fluctuation and the state variable estimation of the region system by "forward filtering," This model is used to make an empirical analysis of the weekly return rate of Shanghai Shanghai stock market. It is found that the volatility of Shanghai stock market is well described, and the time variability, clustering and nonlinear characteristics of the volatility are captured, and the high and low wave state transformation process of Shanghai stock market is depicted.
【作者单位】： 吉林大学数量经济研究中心;厦门大学王亚南经济研究院;
【基金】：吉林大学“211”工程和“985工程”建设项目 教育部人文社会科学重点研究基地重大课题项目(2007JJD790125);教育部人文社会科学研究项目应急项目资助
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1909089