基于金融随机波动模型的快速MCMC算法研究

为了更快更准确地使用MCMC算法估计SV模型的未知参数,结合现有的MMP算法以及有限正态混合近似算法,提出了一种快速的MCMC算法(FMCMC),通过随机模拟实验,验证表明FMCMC比其他的MCMC方法更优更快.最后选取我国沪深股市收益率数据进行了应用研究,发现了沪深300股市具有较强的波动持续性以及波动幅度较小等现象,也证实了FMCMC算法的有效性以及准确性.

基于SVt-POT模型的上证指数动态VaR测度

如何合理地选取阙值是金融风险测度理论和估计建模的热点前沿问题,阈值选择的合适与否会直接影响模型的拟合效果,进而影响到金融风险测度的精确程度.传统的阙值选取方法是以主观判断为基础,本文则创新性地在SVt-POT模型的阈值选择的问题中,采用基于变点分析的Hill估计方法定量选择阈值,通过SVt-POT模型来描述金融风险测度.进一步,本文以中国股市近30年的上证综指收盘价数据为研究对象,共有6806个观察样本进行实证模拟.结果表明:基于变点分析的Hill估计方法比传统的方法选择的阈值更合适,该模型可以有效地描述上证指数日收益率的波动特征并计算出动态的风险值,这为股市投资者提供了规避风险的策略选择,在一定程度上具有应用价值.