本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波的波動(dòng)率研究

  更多相關(guān)文章： 非線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型 改進(jìn)的無(wú)跡卡爾曼濾波 Heston隨機(jī)波動(dòng)模型 期權(quán)定價(jià)

【摘要】：波動(dòng)率估計(jì)是金融學(xué)的核心,波動(dòng)幾乎滲透金融市場(chǎng)的每一個(gè)領(lǐng)域.為了快速而精確地提取波動(dòng)率,文章將比例UT變換與最小偏度單行采樣技術(shù)和無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法相結(jié)合,提出一種適用于非線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型的改進(jìn)的無(wú)跡卡爾曼濾波(MUKF)算法,并將該算法應(yīng)用到擴(kuò)散的期權(quán)定價(jià)模型中.最后通過(guò)對(duì)Heston隨機(jī)波動(dòng)模型進(jìn)行模擬研究,發(fā)現(xiàn)在同時(shí)使用股票價(jià)格數(shù)據(jù)和期權(quán)數(shù)據(jù)時(shí),可以精確地提取波動(dòng)率,而且MUKF算法比UKF算法的計(jì)算時(shí)間更短.文章也對(duì)Heston模型中的波動(dòng)率的波動(dòng)參數(shù)進(jìn)行了研究,研究發(fā)現(xiàn)MUKF算法可以準(zhǔn)確地捕捉這種波動(dòng)率特性.
【作者單位】： 山西大學(xué)管理與決策研究所;山西大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性高斯?fàn)顟B(tài)空間模型 改進(jìn)的無(wú)跡卡爾曼濾波 Heston隨機(jī)波動(dòng)模型 期權(quán)定價(jià)
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(14YJA790034) 國(guó)家社科基金項(xiàng)目(15BJY164)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9
【正文快照】： i引言貝葉斯濾波泛指一類(lèi)以貝葉斯定理為基礎(chǔ)的濾波技術(shù),它根據(jù)所獲得的觀測(cè),對(duì)狀態(tài)后驗(yàn)概率分布、狀態(tài)先驗(yàn)概率分布、狀態(tài)估計(jì)值以及狀態(tài)預(yù)測(cè)值等進(jìn)行遞歸運(yùn)算.在狀態(tài)空間模型中,貝葉斯最優(yōu)濾波可以利用過(guò)去和現(xiàn)在的信息對(duì)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì).它因?qū)崟r(shí)性強(qiáng)、易實(shí)現(xiàn)以及應(yīng)用范圍廣等

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李鵬;宋申民;;融合風(fēng)險(xiǎn)敏感估計(jì)算子的無(wú)跡粒子濾波[A];2011年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2011年

2 黃銚;張?zhí)祢U;李越雷;劉燕麗;;一種擴(kuò)維無(wú)跡卡爾曼濾波[A];2009安捷倫科技節(jié)論文集[C];2009年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 譚海林 楊保利 特約記者 楊明偉 本報(bào)記者 雷鳴劍;信息化指揮：“顯之成形”“隱之無(wú)跡”[N];戰(zhàn)士報(bào);2008年

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

1 金瑤;基于支持向量回歸機(jī)的無(wú)跡卡爾曼濾波設(shè)計(jì)與應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 翟麗霞;基于集合無(wú)跡卡爾曼濾波的輸油管道泄漏檢測(cè)和定位[D];中國(guó)石油大學(xué)(華東);2014年

2 葉松慶;非線性卡爾曼濾波算法研究[D];中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院;2016年

3 李高飛;基于非線性統(tǒng)計(jì)模型分析的機(jī)動(dòng)車(chē)定位算法實(shí)現(xiàn)研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

4 謝興;基于優(yōu)化無(wú)跡卡爾曼濾波的電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波檢測(cè)[D];深圳大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：733000