本文關鍵詞：基于MCMC方法的金融貝葉斯半參數隨機波動模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現有隨機波動(SV)模型依賴于參數條件分布形式假設,無法充分描述金融資產收益的偏態(tài)厚尾等典型特點,而非參數分布能夠更全面地刻畫這些特性。本文將SV模型和非參數分布相結合,構建一類半參數SV模型;同時在貝葉斯框架內,發(fā)展有效MCMC抽樣解決模型的參數估計難問題,并利用對數預測尾部得分(LPTS)法分析模型的極端風險預測能力;最后以我國美元/人民幣匯率市場為例,對半參數SV模型在收益特性刻畫以及極端風險預測方面的實際效果進行了檢驗。
【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;南方科技大學數學系;南京審計大學統(tǒng)計與大數據研究院;
【關鍵詞】： 隨機波動模型 非參數分布 MCMC抽樣 風險度量
【基金】：國家自然科學基金(11501294,11101432,71473036,11571073) 中國博士后基金(2015M580374,2016T90398) 江蘇省自然科學基金(BK20141326) 廣東省自然科學基金(2016A030313856)
【分類號】：F224;O212.8;F832.51
【正文快照】： 0引言近二十年來,伴隨著金融創(chuàng)新、金融自由化和金融全球一體化進程的不斷加快,金融產品的種類和數量迅速增多,分析和刻畫金融資產收益特性(偏斜厚尾、波動集聚)無論是在業(yè)界還是學界均受到廣泛的重視(陳明明等W;王理同等P1;王鵬、姚曉波朱濤等W)。在業(yè)界,收益特性在金融衍生

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