基于MCMC模拟的贝叶斯金融随机波动模型分析

发布时间：2017-03-26 08:13

  本文关键词：基于MCMC模拟的贝叶斯金融随机波动模型分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 经济或金融时间序列存在着普遍的波动性现象,而波动性是描述金融市场研究的一个核心问题。1986年Taylor提出了描述波动性的随机波动模型。近几年随机波动模型在我国得到了不断的发展,研究者提出了众多的扩展模型,例如厚尾SV模型,均值SV模型等。但是此类标准SV模型的扩展模型模拟我国金融时间序列的优劣程度并无确切标准。本文引入DIC准则,并运用贝叶斯方法,对SV族模型进行了比较分析。 根据贝叶斯定理对SV族模型中的SV-N模型、SV-T模型、SV-GED模型、SV-MN模型和SV-MT模型进行了贝叶斯分析。构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,借鉴国外先验分布的经验,然后通过WinBUGS软件对模型参数进行估计。再通过参数的贝叶斯估计值对上海股市和深圳股市进行比较分析。经过比较分析发现上海股市和深圳股市都表现出强的波动持续性,而上海股市比深圳股市具有更强的波动持续性,上海股市的噪声要比深圳股市的多。而深圳股市的波动水平比上海股市的要大,风险也更高。 最后利用DIC准则对深证指数和上证指数在SV族模型下的模拟情况进行了比较分析。分析发现SV-MT模型更加深刻的描绘了我国股市的波动水平,波动聚集性以及尖峰厚尾的性质。模拟深证成指最优的为SV-GED模型,而SV-MN模型是模拟最差的。在模拟上证指数的收益率的SV模型中,SV-T模型是最优的,而SV-MN模型是最差的。因此,我们可以得出结论,我国股市的收益率存在明显的尖峰厚尾现象,应采用厚尾SV模型对我国股市进行分析。
【关键词】：厚尾SV模型 均值SV模型 MCMC算法 Gibbs抽样 DIC准则
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F830.9;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 插图索引9-10
• 附表索引10-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 研究现状12-15
• 1.3 研究内容及其安排15-17
• 第2章 我国股市金融时间序列的基本统计特征17-24
• 2.1 指标的选取17-18
• 2.2 数据的选择18
• 2.3 特征分析18-24
• 2.3.1 图形分析19-21
• 2.3.2 正态分布检验21-22
• 2.3.3 自相关和异方差检验22-24
• 第3章 标准SV 模型的贝叶斯分析24-31
• 3.1 标准SV 模型的统计结构分析24-26
• 3.1.1 标准SV 模型的矩25-26
• 3.1.2 标准SV 模型的峰度26
• 3.2 标准SV 模型的贝叶斯推断26-28
• 3.3 实证分析28-29
• 3.4 本章小结29-31
• 第4章 厚尾SV 模型的贝叶斯分析31-41
• 4.1 SV-T 模型的贝叶斯分析31-35
• 4.1.1 SV-T 模型的统计结构分析31-32
• 4.1.2 SV-T 模型的贝叶斯推断32-33
• 4.1.3 实证分析33-35
• 4.2 SV-GED 模型的贝叶斯分析35-39
• 4.2.1 SV-GED 模型统计结构分析35-36
• 4.2.2 SV-GED 模型的贝叶斯推断36-38
• 4.2.3 实证分析38-39
• 4.3 本章小结39-41
• 第5章 均值SV 模型的贝叶斯分析41-51
• 5.1 SV-MN 模型的贝叶斯分析41-45
• 5.1.1 SV-MN 模型统计结构分析41-42
• 5.1.2 SV-MN 模型贝叶斯推断42-43
• 5.1.3 实证分析43-45
• 5.2 SV-MT 模型的贝叶斯分析45-49
• 5.2.1 SV-MT 模型统计结构分析45-46
• 5.2.2 SV-MT 模型贝叶斯推断46-48
• 5.2.3 实证分析48-49
• 5.3 本章小结49-51
• 第6章 SV 族模型比较分析51-56
• 6.1 模型模拟结果比较分析51-53
• 6.1.1 深证成指模拟结果比较分析51-52
• 6.1.2 上证指数模拟结果比较分析52-53
• 6.2 模型DIC 比较分析53-55
• 6.3 本章小结55-56
• 全文总结与展望56-58
• 本文所做的工作56
• 本文创新之处56
• 进一步研究展望56-58
• 参考文献58-62
• 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录62-63
• 附录B 攻读硕士学位期间所参加的科研课题63-64
• 附录C WINBUGS 仿真程序64-71
• 致谢71

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 徐颖;张春雷;;基于MCMC随机模拟的企业年金投资收益率的测算[J];统计与决策;2008年24期

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 谷慧娟;随机波动模型下人民币汇率波动研究[D];西南财经大学;2010年

2 胡进;基于HULL-WHITE数值法的权证定价实证[D];西南财经大学;2009年

3 唐琳;连续时间模型的贝叶斯分析和金融应用研究[D];西南交通大学;2010年

4 康一;股指期货保证金水平设置模型的比较研究[D];华中科技大学;2009年

5 钱浩;基于Bootstrap-Bayes的数控机床小子样可靠性建模方法研究[D];吉林大学;2012年

6 吕孝亮;生存分析中几种常见模型的贝叶斯估计[D];广西师范学院;2012年

7 寇惠敏;SV族模型的研究及在中国股市中的应用[D];山东理工大学;2012年

8 吴家春;随机波动模型下黄金价格波动研究[D];西南财经大学;2012年

9 刘传文;混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯建模方法研究[D];天津财经大学;2012年

  本文关键词：基于MCMC模拟的贝叶斯金融随机波动模型分析，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：268531