采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

发布时间：2017-09-18 22:09

  本文关键词：采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

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【摘要】：采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.
【作者单位】： 广东财经大学华商学院;华南农业大学数学与信息学院;
【关键词】： 随机波动率模型 马尔科夫链-蒙特卡罗方法 股市波动 贝叶斯分析 上海股市
【基金】：广东省青年创新人才类重点课程建设项目(2014WQNCX177) 广东省质量工程经管综合实验教学中心建设项目(2013年度) 广东省质量工程统计学专业实验教学示范中心建设项目(2014年度)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 经济或金融时间序列均存在着普遍的波动性现象,随机波动率模型(SV)可以模拟和预测波动状况.近年来,随机波动率模型在我国得到了不断的发展,研究者们提出一种最常用的扩展模型,即标准模型(SV-N模型)[1-3].SV族模型较难找到精确的似然函数,需要模拟建立完全的似然函数进行参数估

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