本文關鍵詞：采用MCMC方法的上海股市隨機波動模型

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【摘要】：采用貝葉斯統(tǒng)計中的馬爾科夫鏈-蒙特卡羅(MCMC)方法對上海股市的隨機波動性進行研究,基于Gibbs抽樣的MCMC數值計算過程,對上海股市的隨機波動率模型(SV)進行參數估計,并在WinBUGS軟件中實現.根據信息判別準則(DIC),對比擬合的SV-N,SV-T,SV-MT模型參數,結果表明:SV-T模型最能反映上海股市波動具有尖峰厚尾的特性,可進一步用于預測樣本外的波動率結果.
【作者單位】： 廣東財經大學華商學院;華南農業(yè)大學數學與信息學院;
【關鍵詞】： 隨機波動率模型 馬爾科夫鏈-蒙特卡羅方法 股市波動 貝葉斯分析 上海股市
【基金】：廣東省青年創(chuàng)新人才類重點課程建設項目(2014WQNCX177) 廣東省質量工程經管綜合實驗教學中心建設項目(2013年度) 廣東省質量工程統(tǒng)計學專業(yè)實驗教學示范中心建設項目(2014年度)
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 經濟或金融時間序列均存在著普遍的波動性現象,隨機波動率模型(SV)可以模擬和預測波動狀況.近年來,隨機波動率模型在我國得到了不斷的發(fā)展,研究者們提出一種最常用的擴展模型,即標準模型(SV-N模型)[1-3].SV族模型較難找到精確的似然函數,需要模擬建立完全的似然函數進行參數估

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