基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究

发布时间：2017-06-22 13:03

  本文关键词：基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;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,并利用对数预测尾部得分(LPTS)法分析模型的极端风险预测能力;最后以我国美元/人民币汇率市场为例,对半参数SV模型在收益特性刻画以及极端风险预测方面的实际效果进行了检验。
【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;南方科技大学数学系;南京审计大学统计与大数据研究院;
【关键词】： 随机波动模型 非参数分布 MCMC抽样 风险度量
【基金】：国家自然科学基金(11501294,11101432,71473036,11571073) 中国博士后基金(2015M580374,2016T90398) 江苏省自然科学基金(BK20141326) 广东省自然科学基金(2016A030313856)
【分类号】：F224;O212.8;F832.51
【正文快照】： 0引言近二十年来,伴随着金融创新、金融自由化和金融全球一体化进程的不断加快,金融产品的种类和数量迅速增多,分析和刻画金融资产收益特性(偏斜厚尾、波动集聚)无论是在业界还是学界均受到广泛的重视(陈明明等W;王理同等P1;王鹏、姚晓波朱涛等W)。在业界,收益特性在金融衍生

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本文编号：471856