本文選題：非對稱SV模型 + 杠桿效應(yīng)　； 參考：《系統(tǒng)工程》2012年01期

【摘要】：為了描述資產(chǎn)收益與波動率之間的非對稱關(guān)系,提出一種非對稱SV模型,即具有杠桿效應(yīng)與尺寸效應(yīng)的SV(SV-LS)模型。進(jìn)一步,針對資產(chǎn)收益分布展現(xiàn)出"有偏"及"厚尾"特征,引入有偏廣義誤差分布(SGED)來描述資產(chǎn)收益,提出具有有偏厚尾的SGED假定下的SV-LS模型。繼而,基于有效重要性抽樣(EIS)技巧,給出了模型參數(shù)的極大似然(ML)估計方法。最后,采用上證綜合指數(shù)收益數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究。結(jié)果表明,SGED假定下的SV-LS模型表現(xiàn)最優(yōu),它能夠綜合刻畫資產(chǎn)收益的"有偏"及"厚尾"特征,并且證明了我國滬市具有很強的波動持續(xù)性以及顯著的杠桿效應(yīng)。
[Abstract]:In order to describe the asymmetric relationship between asset return and volatility, an asymmetric SV model, SVSV-LSS model with leverage effect and size effect, is proposed. Furthermore, in view of the "biased" and "thick tail" characteristics of asset income distribution, the biased generalized error distribution (SGED) is introduced to describe asset income, and a SV-LS model with partial thick tail is proposed. Then, based on the effective importance sampling (EIS) technique, a maximum likelihood MLM estimation method for model parameters is presented. Finally, using the Shanghai Composite Index income data for empirical research. The results show that the SV-LS model under the assumption of SGED has the best performance, which can comprehensively describe the "biased" and "thick tail" characteristics of asset returns, and proves that the Shanghai stock market in China has strong volatility persistence and significant leverage effect.
【作者單位】： 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】：國家杰出青年科學(xué)基金資助項目(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】：F224;F832.51

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