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变截距SV模型及其在上海股市的实证 总被引:4,自引:0,他引:4
给出波动变结构的 Bayes诊断方法 ,并用上海股市的数据对它进行了实证检验 ,在此基础上建立了一类变结构随机波动模型——变截距 SV模型 ,实证分析与 Monte Carlo试验表明 ,随机波动模型的持续性参数对波动的变结构是极为敏感的 相似文献
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随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证 总被引:2,自引:2,他引:0
基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数. 以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布. 实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有“有偏”和“尖峰厚尾”特征的有偏学生t-分布假定的SV (SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性. 相似文献
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扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
在金融风险的研究中很重要的一个领域就是量测金融风险的波动性。本文所研究的这种波动性指的是资产收益的方差随时间不断变化,这在讲师经济学中称之为异方差问题。许多高频的金融时间序列都具有异方差现象。对于波动性的量测(即异方差的量测),主要有两种模型方法:其一是ARCH模型族的量测方法,它包括Engle的ARCH模型(1982)、Bollerslev的GARCH模型(1986)以及在此基础上提出的其他扩展模型;另外一种方法就是SV(Stochastic Volatility)模型。本文提出扩展的SV模型及其参数估计方法和波动估计方法,并进行蒙特卡罗试验,最后利用扩展SV模型对深圳股票市场的波动性进行了实证研究,说明扩展SV模型比标准SV模型描述金融波动性的优越性。 相似文献
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SV-GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析 总被引:2,自引:0,他引:2
从分析中国股市指数收益率的统计特征入手,以SV模型为基础,在多种分布情形下测算了沪深两市时变风险值V aR及ES。结果表明:基于GED分布的SV模型(SV-GED模型)较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,并对两市指数进行较准确的预测,ES相比V aR能够较准确地估计尾部风险。 相似文献
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基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对于动态投资组合与风险管理来说,测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动,使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见,而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出,作者在研究多元SV模型的基础上,建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型,并进行了实证分析。 相似文献
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基于Copula-SV模型的金融投资组合风险分析 总被引:5,自引:1,他引:5
基于正态Copula函数和SV模型,建立了正态Copula-SV模型,将其应用到金融投资组合风险分析,并与Copula-GARCH模型对金融投资组合风险分析方法进行了对比,结果表明,边缘分布的选择对变量的联合分布具有重要作用,Copula-SV模型比Copula-GARCH模型在刻画组合风险VaR值方面具有优越性。 相似文献
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利用中国银行同业间拆借(CHIB)市场数据,估计并比较了目前国际上普遍采用的SV模型和GRS,研究发现,在样本期间内GRS比SV模型能更好的描述利率的均值和波动行为,在样本期间外SV比GRS模型能更好的预测未来利率的走势,而GRS比SV模型能更好的预测未来利率的波动。 相似文献