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带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用
1
作者
郝红霞
胡红倩
+1 位作者
韩忠成
林金官
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期264-276,共13页
为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方...
为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.
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关键词
半参数随机波动率模型
线性样条
时变杠杆效应
贝叶斯MCMC方法
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职称材料
中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析
被引量：
9
2
作者
吴鑫育
任森春
+1 位作者
马超群
汪寿阳
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第9期70-84,共15页
构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copul...
构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.
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关键词
时变杠杆效应
尾部相关性
随机Copula模型
已实现波动率
极大似然估计
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职称材料
题名
带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用
1
作者
郝红霞
胡红倩
韩忠成
林金官
机构
南京审计大学统计与数据科学学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期264-276,共13页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:12371267、12201305)
国家社会科学基金项目(批准号:23CTJ028)
+3 种基金
江苏省自然科学基金项目(批准号:BK20210678)
全国统计科学研究项目(批准号:2021LY019)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(批准号:21KJB110021)
江苏高校哲学社会科学基金项目(批准号:2022SJYB0345)资助.
文摘
为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.
关键词
半参数随机波动率模型
线性样条
时变杠杆效应
贝叶斯MCMC方法
Keywords
semiparametric stochastic volatility model
linear spline
time-varying leverage effect
Bayesian MCMC method
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析
被引量：
9
2
作者
吴鑫育
任森春
马超群
汪寿阳
机构
安徽财经大学金融学院
湖南大学工商管理学院
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第9期70-84,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(71501001
71431008)
+4 种基金
国家自然科学基金创新研究群体资助项目(71221001)
教育部人文社科研究青年基金资助项目(14YJC790133)
中国博士后科学基金资助项目(2015M580416)
安徽省自然科学基金资助项目(1408085QG139)
安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点资助项目(2013SQRW025ZD)
文摘
构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.
关键词
时变杠杆效应
尾部相关性
随机Copula模型
已实现波动率
极大似然估计
Keywords
time-varying leverage effects
tail dependence
stochastic Copula models
realized volatility
maximum likelihood estimation
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用
郝红霞
胡红倩
韩忠成
林金官
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析
吴鑫育
任森春
马超群
汪寿阳
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
9
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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