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厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究
被引量：
8
1
作者
孟利锋
张世英
何信
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2003年第6期88-92,共5页
SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝...
SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。
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关键词
厚尾sv模型
参数估计
Gibbs取样
贝叶斯分析
T分布
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职称材料
题名
厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究
被引量：
8
1
作者
孟利锋
张世英
何信
机构
天津大学管理学院
出处
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2003年第6期88-92,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70171001)
文摘
SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。
关键词
厚尾sv模型
参数估计
Gibbs取样
贝叶斯分析
T分布
Keywords
heavy-ailed stochastic volatility model
parameter estimation
Gibbs sampling
Bayesian analysis
student's t-distribution
分类号
F270.5 [经济管理—企业管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究
孟利锋
张世英
何信
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2003
8
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