左偏长尾状态空间SV-MG模型的参数估计

发布时间：2017-10-21 16:10

  本文关键词：左偏长尾状态空间SV-MG模型的参数估计

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【摘要】：针对SV模型转换为线性状态空间形式之后带来的非高斯对数卡方误差,文章以高斯混合分布近似具有左偏长尾性质的对数卡方分布,得到状态空间SV-MG(SV with Mixture-of-Guass)模型。结合MCMC方法和EM算法估计SV模型参数和高斯混合参数,并利用近似滤波(AMF)算法实现SV-MG模型的样本外预测。据此对沪深股市进行了实证研究。
【作者单位】： 重庆理工大学数学与统计学院;
【关键词】： 状态空间 高斯混合 左偏长尾 EM算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11471060) 国家社会科学基金资助项目(10BJL020)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言金融市场中,无论是投资组合的分析还是风险的测定,波动率的预测始终占据着支配地位。在历史数据的现实测度下,基于金融资产日收益序列数据构建的波动率模型主要有两大类:其一,由Engle(1982)[1]提出的ARCH族模型,此后又拓展为GARCH模型;其二,Taylor(1986)[2]提出的随机波

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1 沈}，

本文编号：1074227