基于极差的区制转移随机波动率模型及其应用

发布时间：2017-09-23 19:22

  本文关键词：基于极差的区制转移随机波动率模型及其应用

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【摘要】：关于金融波动率的建模,大量文献都是基于将收益率作为波动率代理变量,而基于极差这一更有效的代理变量研究波动率的则相对较少.考虑到随机波动率模型的优势,将区制转移引入到基于极差的随机波动率模型中,从而刻画金融市场中波动率水平可能存在的结构变化.随后给出此波动率模型的MCMC估计,并利用模拟证明了该方法的有效性.基于以上模型,对上证综指、深圳成指和沪深300指数的极差波动率进行了实证研究,并利用已实现波动率作为基准、以稳健的损失函数作为判断准则的比较方法,与文献中常用的GARCH类模型和SV类模型进行比较,进一步论证了提出模型的优势.
【作者单位】： 厦门大学王亚南经济研究院;中国人寿资产管理有限公司;
【关键词】： 极差 随机波动 区制转移 MCMC
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71001087) 国家留学基金委公派资助项目(201208350111) 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(11YJA790095) 福建省自然科学基金资助项目(2010J01361) 厦门大学优秀博士培养计划资助项目
【分类号】：F224;F830
【正文快照】： 0引言波动率建模是金融计量经济学的核心问题之一.它的建模可以分为参数方法和非参数方法两大类.在参数方法中,比较常用的是Engle[1]和Bollerslev[2]提出的GARCH类模型,以及Taylor[3]提出的随机波动率模型(stochastic volatility mod-el,简称SV模型)等.GARCH类模型一般可将条

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本文编号：907065