隨機波動率模型的參數(shù)估計及對中國股市的實證
本文關(guān)鍵詞:隨機波動率模型的參數(shù)估計及對中國股市的實證
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【摘要】:基于有效重要性抽樣(EIS)技巧,提出極大似然(ML)方法估計了四種不同收益分布假定的隨機波動率(SV)模型的參數(shù).以上證綜合指數(shù)和深證成份指數(shù)為例,實證檢驗了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析適合我國股票市場的SV模型及收益分布.實證結(jié)果表明,與正態(tài)分布、學(xué)生t-分布和廣義誤差分布(GED)假定的SV模型相比,具有"有偏"和"尖峰厚尾"特征的有偏學(xué)生t-分布假定的SV(SVSKt)模型能夠更好地描述中國股票市場的波動性.
【作者單位】: 安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;
【基金】:國家杰出青年基金(70825006) 教育部“長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊發(fā)展計劃”項目(IRT0916)
【分類號】:F832.51;F224
【正文快照】: i引言波動率是金融市場風(fēng)險的一個重要測度,它在期權(quán)定價、投資組合配置以及風(fēng)險管理中扮演著及其重要的角色.因此,為資產(chǎn)收益率的波動率建模就顯得非常重要.研究表明,資產(chǎn)收益率的波動率具有時變性,并且存在“波動率聚集"(volatility clustering)現(xiàn)象.目前,用來描述波動率的
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5 王p,
本文編號:1250510
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