本文關鍵詞：基于MCMC抽樣的金融貝葉斯半參數(shù)GARCH模型研究

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【摘要】：GARCH模型是研究金融資產收益的重要模型,然而現(xiàn)有參數(shù)GARCH模型依然不能有效刻畫金融資產收益偏態(tài)厚尾特性且存在模型設定風險。本文在非參數(shù)分布和GARCH模型基礎上,建立半參數(shù)GARCH模型以提高模型的有效性;同時在貝葉斯框架內發(fā)展有效MCMC抽樣解決模型的參數(shù)估計難問題,并利用DIC4研究模型比較問題;最后通過模擬研究和實證研究考察MCMC抽樣的有效性,檢驗半參數(shù)GARCH模型在刻畫金融資產收益特性和風險價值預測方面的實際效果。
【作者單位】： 南京林業(yè)大學經濟管理學院;東南大學經濟管理學院;東南大學數(shù)學系;
【關鍵詞】： GARCH模型 非參數(shù)分布 MCMC抽樣 Dirichlet過程先驗
【基金】：國家自然科學基金(11226221,71273048,11171065) 中國博士后基金(2013M540397) 江蘇省高校自然科學基金(12KJB110009)
【分類號】：F830.91
【正文快照】： 0引言如何有效刻畫金融資產收益特性對金融風險度量和管理、資產定價理論的檢驗、組合資產優(yōu)化以及衍生產品定價等都具有極其重要的影響。對資產收益進行建模的模型可分為兩大類:一類是由Engle在研究英國通貨膨脹指數(shù)時提出的自回歸條件異方差(ARCH)模型,Bollerslev對此模型進

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本文編號：794577