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基于Gibbs抽样的贝叶斯黄金期货市场长记忆特征研究
被引量：
3
1
作者
朱慧明
蒋丽萍
游万海
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第11期148-151,共4页
文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布...
文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布,设计Gibbs联合抽样算法,据此估计模型参数,并对SHFE黄金期货价格和TOCOM黄金期货价格数据进行了实证分析。
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关键词
长记忆特征
随机波动
贝叶斯分析
GIBBS抽样
黄金期货
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职称材料
高频视角下股市波动预测的新方法:HARFIMA模型
被引量：
9
2
作者
陈王
魏宇
+1 位作者
马锋
梅德祥
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第11期103-116,共14页
异质自回归(heterogeneous autoregressive,HAR)及其拓展模型(统称为HAR-类模型)能够刻画不同类型(期限)交易者的异质性对金融市场未来价格波动的“贡献”程度,在实证研究中备受推崇,并在预测金融市场波动率中取得了较好的效果.研究发现...
异质自回归(heterogeneous autoregressive,HAR)及其拓展模型(统称为HAR-类模型)能够刻画不同类型(期限)交易者的异质性对金融市场未来价格波动的“贡献”程度,在实证研究中备受推崇,并在预测金融市场波动率中取得了较好的效果.研究发现,HAR-类模型虽然能够在一定程度上刻画金融市场中非常重要的长记忆特征,但刻画能力明显比自回归分整移动平均(ARFIMA)模型差.HAR-类模型的主要优势在于对异质性的刻画,而ARFIMA模型的主要优势在于对长记忆性的准确刻画.因此,基于这两个模型各自的优势提出了新的模型:异质自回归分整移动平均(HARFIMA)模型,并对新模型进行了拓展建模,提出HARFIMA-类模型.将HARFIMA-类模型运用于对标普500和上证综指的已实现波动率(RV)的建模和预测发现,HARFIMA-类模型能够更加准确地刻画金融市场的长记忆性,更重要的是样本外的预测能力明显优于其他模型,并且预测结果相当稳健.
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关键词
异质性
长记忆特征
已实现波动率
HARFIMA模型
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职称材料
题名
基于Gibbs抽样的贝叶斯黄金期货市场长记忆特征研究
被引量：
3
1
作者
朱慧明
蒋丽萍
游万海
机构
湖南大学工商管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第11期148-151,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(70771038)
国家自然科学基金创新研究群体项目(71171075)
国家自然科学基金重点项目(71031004)
文摘
文章针对金融市场长记忆特征的刻画问题,构建了贝叶斯长记忆随机波动模型。在LMSV模型的基础上,结合状态空间转换以及Kalman滤波分析,同时将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中,推断出随机波动模型各参数的满条件后验分布,设计Gibbs联合抽样算法,据此估计模型参数,并对SHFE黄金期货价格和TOCOM黄金期货价格数据进行了实证分析。
关键词
长记忆特征
随机波动
贝叶斯分析
GIBBS抽样
黄金期货
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
高频视角下股市波动预测的新方法:HARFIMA模型
被引量：
9
2
作者
陈王
魏宇
马锋
梅德祥
机构
长江师范学院财经学院
云南财经大学金融学院
西南交通大学经济管理学院
重庆工商大学财政金融学院
出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第11期103-116,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(71901041,71671145,71971191,71701170)
教育部人文社会科学规划青年基金资助项目(17YJC790105)
+1 种基金
云南省高校科技创新团队资助项目(201914)
云南省科技计划基础研究重点资助项目(202001AS070018).
文摘
异质自回归(heterogeneous autoregressive,HAR)及其拓展模型(统称为HAR-类模型)能够刻画不同类型(期限)交易者的异质性对金融市场未来价格波动的“贡献”程度,在实证研究中备受推崇,并在预测金融市场波动率中取得了较好的效果.研究发现,HAR-类模型虽然能够在一定程度上刻画金融市场中非常重要的长记忆特征,但刻画能力明显比自回归分整移动平均(ARFIMA)模型差.HAR-类模型的主要优势在于对异质性的刻画,而ARFIMA模型的主要优势在于对长记忆性的准确刻画.因此,基于这两个模型各自的优势提出了新的模型:异质自回归分整移动平均(HARFIMA)模型,并对新模型进行了拓展建模,提出HARFIMA-类模型.将HARFIMA-类模型运用于对标普500和上证综指的已实现波动率(RV)的建模和预测发现,HARFIMA-类模型能够更加准确地刻画金融市场的长记忆性,更重要的是样本外的预测能力明显优于其他模型,并且预测结果相当稳健.
关键词
异质性
长记忆特征
已实现波动率
HARFIMA模型
Keywords
heterogeneous
long memory
realized volatility(RV)
HARFIMA model
分类号
F830 [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
基于Gibbs抽样的贝叶斯黄金期货市场长记忆特征研究
朱慧明
蒋丽萍
游万海
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015
3
在线阅读
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职称材料
2
高频视角下股市波动预测的新方法:HARFIMA模型
陈王
魏宇
马锋
梅德祥
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
9
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职称材料
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