带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

世界黄金价格波动特征研究——基于半参数随机波动率模型

文章使用半参数随机波动率模型(SPM),对2003年1月1日至2017年8月10日期间世界黄金价格波动特征进行了实证分析。模型拟合检验结论表明,SPM模型能够很好地拟合世界黄金价格波动过程当中存在的尖峰厚尾性、波动聚集性和非对称性等金融数据特征。采用基于贝叶斯的MCMC方法对模型进行参数估计,通过进一步与SV-N和SV-T模型对比分析,结果显示SPM对于世界黄金价格波动特征刻画要明显优于SV-N和SV-T模型。

与期权定价模型相关的参数估计的研究综述

随机微分方程是描述金融市场的期权价格主要的方式之一,对其中的波动率参数估计也是一个重要的问题。自二十世纪初众多学者就开始了这方面的研究,Black-Scholes模型提出后,参数估计进入了一个体系化研究时期,随着模型的完善,参数估计方法也在不断改进适应其发展。本文通过对最具代表性的模型进行叙述,对其参数估计进行简要分析对研究进程进行较为系统化的梳理。