带跳GARCH-SV模型的参数估计及实证分析

发布时间：2021-11-09 16:44

　　在GARCH随机波动率模型基础上,建立了带有"杠杆效应",双重跳与"风险溢价",因子的G-SVCJ和G-SVIJ模型。考虑"杠杆效应"以及标的资产价格和波动率两方面的跳跃和"风险溢价",利用基于有效重要性抽样方法的极大似然估计（EIS-ML）,估计了G-SV,G-SVJ,GSVCJ,G-SVIJ模型的参数,并利用沪深300指数与恒生指数进行实证分析。结果说明了中国股市存在"跳跃"现象、"杠杆效应"以及"风险溢价",同时表明G-SVCJ和G-SVIJ模型更有效。 

【文章来源】：数理统计与管理. 2019,38(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

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护涂3

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3485714