本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯MSSV-ST金融波動(dòng)模型的股市特征及機(jī)制轉(zhuǎn)移性研究

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【摘要】：針對(duì)有偏厚尾金融隨機(jī)波動(dòng)模型難以刻畫(huà)參數(shù)的動(dòng)態(tài)時(shí)變性及結(jié)構(gòu)突變的問(wèn)題,設(shè)置偏態(tài)參數(shù)服從Markov轉(zhuǎn)換過(guò)程,采用貝葉斯方法,構(gòu)建帶機(jī)制轉(zhuǎn)移的有偏厚尾金融隨機(jī)波動(dòng)模型,考量股市不同波動(dòng)狀態(tài)間的機(jī)制轉(zhuǎn)移性,捕捉股市間多重波動(dòng)特性。通過(guò)設(shè)置先驗(yàn)分布,實(shí)現(xiàn)模型的貝葉斯推斷,設(shè)計(jì)相應(yīng)的馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法進(jìn)行估計(jì),并利用上證指數(shù)進(jìn)行實(shí)證。結(jié)果表明:模型不僅刻畫(huà)了股市的尖峰厚尾、杠桿效應(yīng)等特性,發(fā)現(xiàn)收益率條件分布的偏度參數(shù)具有動(dòng)態(tài)時(shí)變性,股市波動(dòng)呈現(xiàn)出顯著的機(jī)制轉(zhuǎn)移特性,而且證實(shí)了若模型考慮波動(dòng)的不同階段性狀態(tài)后,將降低持續(xù)性參數(shù)向上偏倚幅度的結(jié)論。
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)制轉(zhuǎn)移 貝葉斯估計(jì) 金融波動(dòng) 偏態(tài) 厚尾
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71221001、71031004、7171075、71431008) 教育部博士點(diǎn)基金(20110161110025)
【分類(lèi)號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 一、引言波動(dòng)率作為金融市場(chǎng)測(cè)度的重要指標(biāo),無(wú)論是對(duì)刻畫(huà)金融資產(chǎn)分布的形態(tài)特征,還是對(duì)投資組合、期權(quán)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理等問(wèn)題都具有十分重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。因此,如何對(duì)金融市場(chǎng)的波動(dòng)率建模日益成為金融經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。SV模型作為模擬波動(dòng)率建模的經(jīng)典模型

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張曉斌;薛巍立;吳術(shù);;基于貝葉斯分類(lèi)的股市厚尾現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)分析[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2013年20期

2 肖慶憲;厚尾金融數(shù)據(jù)的計(jì)量分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2003年05期

3 葛明星;;一類(lèi)厚尾延遲更新風(fēng)險(xiǎn)模型的破產(chǎn)概率[J];高師理科學(xué)刊;2011年04期

4 吳新林;;滬深股市收益率的厚尾性分析[J];湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版);2009年09期

5 郭燕湄;廖昕;彭作祥;;滬深股市厚尾特征及VaR估計(jì)[J];西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年05期

6 朱慧明;曾惠芳;郝立亞;李素芳;虞克明;;基于M-H抽樣的貝葉斯非對(duì)稱(chēng)厚尾GARCH模型研究[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2011年03期

7 桂文林;韓兆洲;潘慶年;;POT模型中GPD“厚尾”性及金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2010年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉志丹;基于貝葉斯分析的厚尾和杠桿SV模型對(duì)中國(guó)股市的研究[D];南京理工大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：959411