| 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 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《系统工程理论与实践》下载全文 |
|
