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基于序贯贝叶斯参数学习的Lévy动态波动率模型研究 被引量：6
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作者 吴恒煜 朱福敏 +1 位作者 温金明 aaron kim 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2017年第3期556-569,共14页
非高斯动态波动率模型及其计量是现代金融的重要研究内容.基于Levy-GARCH动态波动率模型,引入了序贯贝叶斯参数学习方法,并进行S&P500指数的跳跃风险溢价估计、欧式期权定价、风险测度评估的实证研究.研究表明,相比傅里叶变换的极... 非高斯动态波动率模型及其计量是现代金融的重要研究内容.基于Levy-GARCH动态波动率模型,引入了序贯贝叶斯参数学习方法,并进行S&P500指数的跳跃风险溢价估计、欧式期权定价、风险测度评估的实证研究.研究表明,相比傅里叶变换的极大似然估计,序贯贝叶斯参数学习显著改进了各模型的期权定价能力.研究还发现,带跳跃随机模型的风险度量更加准确;跳跃风险溢价明显高于扩散风险的溢价;跳跃强度越大,风险的市场价格越高. 展开更多
关键词 序贯贝叶斯参数学习 L6vy—GARCH模型 风险溢价 CVaR/VaR 期权
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