非高斯SV模型的貝葉斯估計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、我國經(jīng)濟經(jīng)過幾十年的快速騰飛,在經(jīng)濟快速增長的同時,也顯現(xiàn)出了一些問題,比如金融市場顯著的波動性。在金融市場中,資產(chǎn)定價、風(fēng)險度量、投資組合管理都是其組成的重要部分,取決于資產(chǎn)的波動率。資產(chǎn)波動率在以前長期都被假設(shè)是一個不為零的簡單的常數(shù),很顯然將波動率做如此簡單的假設(shè)是不合理的。相較于傳統(tǒng)的GARCH模型簡單假設(shè)條件方差與前期擾動和前期條件方差具有特定的函數(shù)關(guān)系, SV模型提出條件方差可以引入隨機擾動項,這更符合金融時間序列的動態(tài)特征

2、。
  在SV模型的實際運用中,最復(fù)雜的過程是模型的參數(shù)估計部分,由于相對于高斯分布的假設(shè),金融時間序列通常表現(xiàn)出顯著的高峰厚尾特性,并且數(shù)據(jù)序列的波動性和收斂性一般有相關(guān)性,所以基本SV模型在我國人民幣匯率市場中估計的結(jié)果差強人意。考慮到外幣兌人民幣匯率的持續(xù)性,時變性,尤其是其“縮小利空,放大利好”的非對稱特性,結(jié)合模型擬合檢驗結(jié)果,因此,我們需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征采取不同的隨機波動模型。
  我們采取貝葉斯估計及馬爾科

3、夫鏈蒙特卡洛模擬方法對基本的SV模型和SVt模型進(jìn)行貝葉斯分析后,根據(jù)計算出的模型參數(shù)的后驗分布密度,對其進(jìn)行Gibbs抽樣及MCMC計算。通過Eviews及Winbugs軟件的運行結(jié)果,計算出兩種模型所含的各個參數(shù)的估計值,最后經(jīng)過分析比較所求出的估計值,發(fā)現(xiàn)找到適合描述美元兌人民幣匯率波動情況的模型,并由此提出了不同于目前研究的普通高斯分布的非高斯隨機波動模型,當(dāng)金融時間序列的觀測值具有明顯厚尾性和突然性變動時,這種模型比普通的高斯

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