基于随机波动模型的股市收益和波动模拟

发布时间：2017-11-23 08:16

  本文关键词：基于随机波动模型的股市收益和波动模拟

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【摘要】：为了研究股票市场的随机波动性,以及模拟股票收益的最大化。本篇论文主要是在偏正态分布尺度混合的基础上,对随机波动模型进行了进一步的改进,同时详细的做了贝叶斯分析。由于随机波动模型的误差项分布一般包含了偏度和厚尾分布的特点,一般来说都与skew-t分布,skew-slash分布,正态污染分布(skew-contaminated)等等比较符合,有学者在尺度混合的基础上进一步的改进了这些分布,形成SMSN族,我们利用SMSN族可以很好的在以往经验的基础上优化随机波动模型中的误差项的模拟,从而得到一个新的模型。而且这种类型的模型分布有一个主要的优势,就是有很好的分层表现,因此也就允许我们用蒙特卡洛方法来实现对样本的联合后验分布。并在最后一部分采用2006-2014上证综指深证成指,用WINBUGSS软件进行了模型的实例论证。
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 韩伟;李钢;;高频金融数据的长记忆SV模型分析——基于FFF回归[J];西北农林科技大学学报(社会科学版);2006年02期

2 刘忠;SV模型下的期权定价和风险计量[J];应用概率统计;2000年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 徐永坤;基于随机波动模型的中国股市波动性实证研究[D];复旦大学;2008年

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本文编号：1217797