门限已实现随机波动率模型及其实证研究

发布时间：2017-09-04 14:06

  本文关键词：门限已实现随机波动率模型及其实证研究

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【摘要】：为了捕获资产收益率均值和波动率双重非对称性,以及充分利用包含丰富日内信息的高频数据来提取波动率信息,将门限效应和已实现波动率测度同时引入标准的随机波动率(SV)模型中,构建了门限已实现SV(TRSV)模型对资产收益率的波动率建模.进一步,基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了TRSV模型的极大似然(ML)参数估计方法.蒙特卡罗模拟实验表明,EIS-ML参数估计方法是有效的.最后,采用上证综合指数和深证成份指数日内高频数据对TRSV模型进行了实证检验.结果表明:TRSV模型相比已实现SV(RSV)模型具有更好的数据拟合效果,能够有效地刻画我国股票市场收益率的波动率动态特征,证明了我国股票市场收益率具有强的波动率持续性以及显著的均值和波动率双重非对称性。
【作者单位】： 安徽财经大学金融学院;南京大学工程管理学院;湖南大学工商管理学院;
【关键词】： 随机波动率 门限效应 非对称性 已实现波动率 有效重要性抽样
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71501001,71431008) 教育部人文社科研究青年基金资助项目(14YJC790133) 中国博士后科学基金资助项目(2015M580416) 安徽省自然科学基金资助项目(1408085QG139) 安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点资助项目(2013SQRW025ZD)
【分类号】：F224
【正文快照】： 1引言资产收益率的波动率在资产组合配置、风险管理以及期权定价中都扮演着重要的角色。因此研究波动率动态性特征,对波动率进行建模,具有重要的理论价值和实践意义。研究表明,资产收益率的波动率具有时变性和聚集性。随机波动率(SV)模型被广泛应用于建模波动率的这种动态特征

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本文编号：791956