基于有效矩和粒子滤波方法的带跳跃杠杆SV研究——对沪深300期指的实证分析

随机波动率(SV)模型的精确似然函数很难得到而模拟却很容易实现,可借助有效矩方法(EMM)完成估计,但单纯的EMM估计无法得到波动率序列,需要借助滤波算法。本文通过蒙特卡洛仿真实验发现连续粒子滤波算法(CSIR)比普通粒子滤波算法精度更高;对沪深300期货指数的实证分析进一步发现,添加杠杆效应后的模型(SVL,SVLJ)能更好地描述沪深300期货指数的波动情况。