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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
作者姓名:吴鑫育  马超群  汪寿阳
作者单位:1. 安徽财经大学 金融学院, 蚌埠 233030; 2. 湖南大学 工商管理学院, 长沙 410082; 3. 中国科学院 数学与系统科学研究院, 北京 100190
基金项目:国家杰出青年基金(70825006);教育部'长江学者和创新团队发展计划"项目(IRT0916)
摘    要: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.

关 键 词:随机波动率模型  有偏  尖峰厚尾  有效重要性抽样  极大似然方法  
收稿时间:2011-07-20
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