混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯建模方法研究

发布时间：2020-04-27 21:48

【摘要】：在计量经济学建模中,确定经济变量的分布是一个非常重要的环节,因为模型参数的估计与检验都是以变量的概率分布为基础的。在研究证券市场波动性时,人们通常假设收益率服从正态分布,但是正态分布并不能刻画收益率高峰厚尾、负偏等特征。因此,寻找更合适的分布来拟合收益率以及建立更理想的波动率模型,不仅有利于进一步完善金融计量分析方法；而且,有利于投资者正确度量市场风险和制定投资策略；同时,也有利于证券业监管机构准确把握市场动态和制定科学的监管措施。本文从资产收益率的特征出发,结合我国证券市场涨跌停板交易的制度特征,提出我国证券市场收益率分布在有限区间内的观点,同时借鉴混合正态分布的处理技术,构造混合贝塔分布来拟合上证A股综指简单收益率。实证分析发现,混合贝塔分布充分刻画了上证A股综指简单收益率高峰、厚尾和负偏的分布特征。为了研究上证A股综指简单收益率的波动性,本文建立了混合贝塔分布的随机波动模型,提出了估计混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯分析方法。首先讨论了基于混合贝塔分布的随机波动模型的模型结构；其次推导出这类随机波动模型的似然函数,以及各待估参数的条件后验密度函数；并且给出了Gibbs抽样算法；最后,基于Gibbs抽样的WINBUGS软件实现了混合贝塔分布随机波动模型参数的后验分布抽样和估计。另外,以上海证券市场的上证A股综合指数为例,建立上证A股市场收益率的混合贝塔分布随机波动模型(SV-M),实证分析发现,基于混合贝塔分布的随机波动模型(SV-M)较好地刻画了收益率高峰、厚尾和负偏的特点,较准确地拟合了样本数据的真实生成过程。并且,与基于正态分布的随机波动模型(SV-N)的比较分析发现,SV-N模型低估了证券市场的平均波动水平,高估了波动的持续性。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】