基于UKF的非齐次泊松跳跃市场微结构模型研究
发布时间：2018-08-31 09:06
【摘要】：本文针对不确定性因素引起资产价格的巨大波动,构建了一个由非齐次泊松过程驱动的跳跃市场微结构模型.在模型参数未知的情况下,我们使用非参数化方法检测出时变跳跃强度,由此再利用无迹卡尔曼滤波和极大似然法来估计跳跃市场微结构模型参数的值.模拟仿真与实证分析验证了该方法的有效性,并利用AIC准则对两类跳跃波动率模型进行了优劣比较.研究结果表明,跳跃市场微结构模型在拟合股指数据方面要优于跳跃随机波动模型.
[Abstract]:In this paper, a jumping market structure model driven by inhomogeneous Poisson process is constructed to deal with the huge volatility of asset price caused by uncertainty. When the model parameters are unknown, we use the nonparametric method to detect the time-varying jump intensity, and then use the unscented Kalman filter and the maximum likelihood method to estimate the parameters of the microstructural model of the jump market. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation and empirical analysis, and two kinds of jump volatility models are compared with each other by AIC criterion. The results show that the jumping market microstructure model is superior to the jump stochastic volatility model in fitting stock index data.
【作者单位】： 长沙理工大学电气与信息工程学院;国防科技大学信息系统与管理学院;中南大学信息科学与工程学院;长沙理工大学交通运输工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51507015) 中国博士后科学基金(2016M592949) 湖南省自然科学基金(2015JJ3008) 湖南省科技计划(2015NK3035) 可再生能源电力技术湖南省重点实验室基金(2014ZNDL002)~~
【分类号】：F831.51;O211.6
本文编号：2214533
[Abstract]:In this paper, a jumping market structure model driven by inhomogeneous Poisson process is constructed to deal with the huge volatility of asset price caused by uncertainty. When the model parameters are unknown, we use the nonparametric method to detect the time-varying jump intensity, and then use the unscented Kalman filter and the maximum likelihood method to estimate the parameters of the microstructural model of the jump market. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation and empirical analysis, and two kinds of jump volatility models are compared with each other by AIC criterion. The results show that the jumping market microstructure model is superior to the jump stochastic volatility model in fitting stock index data.
【作者单位】： 长沙理工大学电气与信息工程学院;国防科技大学信息系统与管理学院;中南大学信息科学与工程学院;长沙理工大学交通运输工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51507015) 中国博士后科学基金(2016M592949) 湖南省自然科学基金(2015JJ3008) 湖南省科技计划(2015NK3035) 可再生能源电力技术湖南省重点实验室基金(2014ZNDL002)~~
【分类号】：F831.51;O211.6
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，本文编号：2214533
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