發(fā)布時(shí)間：2017-10-20 13:48

  本文關(guān)鍵詞：基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法的CEV模型參數(shù)估計(jì)

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【摘要】：因Constant Elasticity of Variance(簡稱CEV)模型能很好地刻畫“波動(dòng)率微笑”現(xiàn)象,在一定程度上修正了Black-Scholes模型中關(guān)于波動(dòng)率是常數(shù)的假定,所以,我們選取CEV模型作為研究對(duì)象。然而,因CEV定價(jià)模型精準(zhǔn)的似然函數(shù)不易求得,故對(duì)該模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)比較困難�；谪惾~斯理論的馬爾可夫鏈——蒙特卡洛(簡稱MCMC)方法,是在計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)基礎(chǔ)上誕生的一類新的估計(jì)模型未知參數(shù)的方法。與其他估計(jì)法相比,MCMC方法操作簡單、參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤小、精確度高。本文借鑒一些學(xué)者研究的在隨機(jī)波動(dòng)率模型下參數(shù)估計(jì)的方法,給出了在CEV模型下的參數(shù)估計(jì),并且以滬深300股指作為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證分析。首先,我們用GARCH(1,1)模型來分析研究滬深300股指收盤價(jià)對(duì)數(shù)收益率的有關(guān)數(shù)據(jù),計(jì)算推理出該樣本對(duì)數(shù)收益的波動(dòng)率,然后結(jié)合不變彈性方差求出CEV模型參數(shù)的先驗(yàn)分布。其次,借助WinBUGS軟件對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),參數(shù)估計(jì)結(jié)果與先驗(yàn)分布相吻合,同時(shí)軟件輸出結(jié)果表明MCMC方法所建立的CEV模型是收斂的,我們本文的模型估計(jì)是有效的。最后,通過與極大似然估計(jì)(MLE)、廣義矩估計(jì)(GMM)的結(jié)果對(duì)比分析,說明MCMC方法估計(jì)精度高、操作簡單、實(shí)用性強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：期權(quán)定價(jià)模型 參數(shù)估計(jì) 貝葉斯統(tǒng)計(jì) 馬爾可夫鏈 蒙特卡洛積分
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.8
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 本文主要內(nèi)容與創(chuàng)新13-14
• 2 馬爾可夫鏈蒙特卡洛算法與期權(quán)定價(jià)模型14-23
• 2.1 MCMC的貝葉斯方法介紹14-19
• 2.2 期權(quán)定價(jià)模型19-23
• 3 MCMC算法在期權(quán)定價(jià)模型中的應(yīng)用23-28
• 3.1 CEV模型結(jié)構(gòu)分析23-25
• 3.2 參數(shù)后驗(yàn)分布的計(jì)算25-28
• 4 實(shí)證分析28-43
• 4.1 數(shù)據(jù)來源28
• 4.2 參數(shù)先驗(yàn)分布的選取28-35
• 4.3 MCMC參數(shù)估計(jì)35-40
• 4.4 模型的收斂性檢驗(yàn)40-41
• 4.5 參數(shù)估計(jì)結(jié)果對(duì)比41-43
• 5 總結(jié)與展望43-45
• 5.1 論文總結(jié)43-44
• 5.2 展望44-45
• 致謝45-47
• 參考文獻(xiàn)47-51
• 附錄51

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 黃劍;;CEV模型的參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)方法——基于單位根假設(shè)被接受的情形[J];南方經(jīng)濟(jì);2008年02期

2 周皓;;基于BS和CEV模型的對(duì)于埃奇沃斯展式近似法的期權(quán)定價(jià)測試[J];企業(yè)導(dǎo)報(bào);2011年02期

3 常浩;榮喜民;趙慧;;CEV模型下基于二次效用最大化的資產(chǎn)-負(fù)債管理模型（英文）[J];工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

4 杜雪樵;丁華;;CEV模型下兩值期權(quán)的數(shù)值解[J];南方經(jīng)濟(jì);2006年02期

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本文編號(hào)：1067505