基于MCMC抽样的金融贝叶斯半参数GARCH模型研究

发布时间：2017-09-04 23:46

  本文关键词：基于MCMC抽样的金融贝叶斯半参数GARCH模型研究

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【摘要】：GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。本文在非参数分布和GARCH模型基础上,建立半参数GARCH模型以提高模型的有效性;同时在贝叶斯框架内发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用DIC4研究模型比较问题;最后通过模拟研究和实证研究考察MCMC抽样的有效性,检验半参数GARCH模型在刻画金融资产收益特性和风险价值预测方面的实际效果。
【作者单位】： 南京林业大学经济管理学院;东南大学经济管理学院;东南大学数学系;
【关键词】： GARCH模型 非参数分布 MCMC抽样 Dirichlet过程先验
【基金】：国家自然科学基金(11226221,71273048,11171065) 中国博士后基金(2013M540397) 江苏省高校自然科学基金(12KJB110009)
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 0引言如何有效刻画金融资产收益特性对金融风险度量和管理、资产定价理论的检验、组合资产优化以及衍生产品定价等都具有极其重要的影响。对资产收益进行建模的模型可分为两大类:一类是由Engle在研究英国通货膨胀指数时提出的自回归条件异方差(ARCH)模型,Bollerslev对此模型进

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本文编号：794577