具有杠杆效应的非线性SV模型及其应用

提出一类非线性SV模型,许多离散时间SV模型都是它的特例。这类模型的优点在于用它可以检验不同函数形式的随机波动,该模型的检验仅基于一个单独参数δ。在非线性SV模型的基础上,进一步把它扩展为具有杠杆效应的非线性SV模型。使用沪、深股市的指数日收益数据进行了实证分析,借助BUGS软件,利用Gibbs取样的MCMC方法对模型进行了贝叶斯参数估计,证明了应拒绝对数正态SV模型,而使用非线性SV模型。