本文關(guān)鍵詞：基于改進無跡卡爾曼濾波的波動率研究

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【摘要】：波動率估計是金融學的核心,波動幾乎滲透金融市場的每一個領(lǐng)域.為了快速而精確地提取波動率,文章將比例UT變換與最小偏度單行采樣技術(shù)和無跡卡爾曼濾波(UKF)算法相結(jié)合,提出一種適用于非線性高斯狀態(tài)空間模型的改進的無跡卡爾曼濾波(MUKF)算法,并將該算法應(yīng)用到擴散的期權(quán)定價模型中.最后通過對Heston隨機波動模型進行模擬研究,發(fā)現(xiàn)在同時使用股票價格數(shù)據(jù)和期權(quán)數(shù)據(jù)時,可以精確地提取波動率,而且MUKF算法比UKF算法的計算時間更短.文章也對Heston模型中的波動率的波動參數(shù)進行了研究,研究發(fā)現(xiàn)MUKF算法可以準確地捕捉這種波動率特性.
【作者單位】： 山西大學管理與決策研究所;山西大學數(shù)學科學學院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性高斯狀態(tài)空間模型 改進的無跡卡爾曼濾波 Heston隨機波動模型 期權(quán)定價
【基金】：教育部人文社會科學研究項目(14YJA790034) 國家社科基金項目(15BJY164)資助課題
【分類號】：F224;F830.9
【正文快照】： i引言貝葉斯濾波泛指一類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,對狀態(tài)后驗概率分布、狀態(tài)先驗概率分布、狀態(tài)估計值以及狀態(tài)預測值等進行遞歸運算.在狀態(tài)空間模型中,貝葉斯最優(yōu)濾波可以利用過去和現(xiàn)在的信息對狀態(tài)進行估計.它因?qū)崟r性強、易實現(xiàn)以及應(yīng)用范圍廣等

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本文編號：733000