基于线性样条的门限随机波动率模型及其实证研究

发布时间：2025-01-17 19:33

　　 为了刻画金融领域中资产收益的条件均值和波动率的双重非对称性特征,本文基于线性样条的方法提出一种新的门限随机波动率模型(LPTSV),它可以根据到达市场消息的大小和方向来同时描述这两种非对称性情况,可以很好地对资产收益及其波动率进行建模。利用R2WinBUGS软件包对LPTSV模型进行了贝叶斯参数估计。模拟实验说明贝叶斯分析在LPTSV模型的参数估计方面是有效的。最后利用LPTSV模型为上证综合指数和深证成份指数日收益率数据进行了实证分析。描述性统计分析和参数估计的结果均表明:利用LPTSV模型对以上两组数据进行建模是合理的。本文为资产收益和波动率之间的实证关系研究提供了一定的启示。

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１?综合指数的日度收盘价格（左上）、日度收益傘（右．．ｆｉ）ｖ收益率的逯验密度《数（左下??收益率的图（右下）??０４／０??０３／１１／２００５?０４／０８／２０１１?３０／１２／２０１６??Ｄａｔｅ??ＱＱ?Ｐｌｏｔ?ｏｆ?Ｓａｍｐｌｅ?Ｄａｔａ?ｖｅｒｓｕｓ??

郝红霞，林金官：基于线性样条的门限随机波动率模型及其实证研究??３２９??０．０５?０．１?０．１５?Ｑ．２?０，２５??Ｒｅｔｕｒｎ??０３°３??Ｓｔａｎｄａｒｄ?Ｎｏｒｍａｌ?Ｑｕａｎｔｉｌｅｓ??图１?综合指数的日度收盘价格（左上）、日度收益傘（右．．ｆｉ）ｖ收益率的逯验....

本文编号：4028404