基于跳聚集现象随机波动率短期利率模型的影响研究

构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波动模型条件下,引入自我激励机制跳的模型将不会明显地改变了拟合效果,但是在统计意义上接受强度满足Hawkes过程,而且所构建的模型也能很好地刻画跳的聚集现象。最后,使用过滤方法给出随机波动率、跳的幅度、跳的概率和随机跳强度的估计,特别是跳的概率估计值可作为市场压力测试的一个重要指标。

房价预期对经济波动影响——基于动态随机一般均衡模型的分析

从预期视角探究房价预期因素对经济波动的影响,构建包含房价预期的动态随机一般均衡模型,考察了单期和连续的正向房价预期冲击对经济变量的影响,分析了预期冲击下限购和限贷政策的调控效果。研究结果表明:房价单期预期冲击对经济波动产生的影响大于未预期房价冲击,并且居民预期形成越早,或居民房价看涨预期持续时间越长,经济波动会越剧烈;当居民持有看涨预期时,限贷政策在削弱经济波动的同时能遏制房价上涨,而限购政策失效。政府部门应当建立居民房价预期监测体系,将预期管理引入房价调控政策体系,有助于增强我国经济增长的平稳性和持续性。

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.

随机波动率跳扩散模型的价差幂期权定价研究

以价差幂期权定价为研究对象,运用随机波动率模型和跳扩散模型描述市场结构。首先,基于风险中性概率测度,构建了一个模型,该模型假设资产收益率的方差均服从相同的仿射波动结构,同时资产价格遵循跳扩散过程。其次,运用鞅方法和傅里叶变换技术,导出了价差期权的拟闭型定价公式。这一方法为期权定价提供了一种更加精确且有效的工具,不仅丰富了期权定价理论,还对实际金融市场中复杂衍生品的定价具有重要的理论支持和应用价值。

Stein-Stein随机波动率模型下确定缴费型养老金的最优投资

确定缴费型养老金在社会保障体系中扮演着越来越重要的角色.本文研究了确定缴费型养老金的最优投资,投资目标是最大化终端财富的期望效用.假设养老金投资计划的资金可以投资于一个无风险资产和两个风险资产,并且风险资产的价格过程服从Stein-Stein随机波动模型,最终得到该优化问题的最优投资策略的显性解,可为养老金管理者提供一定的投资依据.

考虑行人随机行为波动的改进社会力模型

为在仿真模型中更全面地反映行人特性,并研究随机行为对双向行人过街的影响,本文基于社会力模型建立了考虑行人随机行为的仿真模型.分析了随机行为对行人过街的影响,从速度和受力两个方面对行人随机行为进行建模,建立两个不同的行人随机行为模型.通过数值模拟,在双向行人比例1:1的条件下,得到了考虑随机行为条件下行人的仿真轨迹和行人平均过街时间与行人总数的关系;此外在不同行人随机行为各向异性参数λαε条件下,对比分析了仿真过街时间与经验模型过街时间.结果表明,行人随机行为导致过街时间增加,考虑随机行为后,改进模型二能够得到与实际相似的过街轨迹,当0.5<λαε<1时,改进模型二的行人仿真过街时间与利用经验模型得到的过街时间最为接近.

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性.通过基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序列.基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH类模型相比,随机波动性模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.

偏正态随机波动模型及其实证检验

首先构建了有杠杆效应的随机波动模型(SV-L),证明了其波动随机项的条件分布为两个偏正态分布,由此称该模型为偏正态随机波动模型(SV-SN).接下来讨论了SV-SN模型的经济含义以及对应随机波动项的统计特征.最后利用沪深两市的指数收益数据对模型进行了实证研究,其结论为:相对于一般的SV模型,SV-SN模型的拟合效果更好;新息具有减弱后期波动之效应;与理论预期一致,单位负新息比单位正新息引致的波动要大.

经济波动随机时间序列模型的比较研究

本文分析了线性的 ARMA模型和非线性的 TAR模型描述经济波动的适用性 ,论述了两种模型的建立方法 ,进而对它们描述经济波动的实际效果进行了比较分析 ,得出结论

基于Gibbs抽样的贝叶斯金融随机波动模型分析

通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度.

Hull-White随机波动率模型的欧式障碍期权

假定标的股票服从Hull-White随机波动率模型,应用鞅方法、条件分布的性质以及Black-Scholes模型的下降敲出欧式看涨障碍期权价格的Taylor展开式获得了期权价格的近似显示解。最后,通过对偶MonteCarlo模拟法比较了近似显示解的准确性,分析了波动率参数对期权价格的影响。

随机波动模型的持续性和协同持续性研究

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象 ,它反映了经济和金融的风险相关性 .在介绍随机波动模型有关概念和性质的基础上 ,从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性 ,并以此为基础 ,讨论向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性 ,给出了随机波动模型的协同持续定理 .此外 ,文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质 。

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值V aR的估计与预测。针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的V aR较GARCH模型的V aR具有更高的精度。

基于随机波动模型的VaR的计算

简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况时计算VaR的关键。首次将随机波动SV模型应用于VaR的计算,说明了基于SV模型下的VaR之更具有动态性和准确性。做实验分析结果表明,SV模型准确反映了市场因子的波动情形,此时的VaR更贴切的反映了金融市场的风险水平。

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题,已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动率模型相比,基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。

基于随机负荷波动的抽蓄电站水轮机模型辨识

复杂输水系统下的大型水轮机模型辨识对保证电力系统稳定分析与控制的质量具有重要作用。传统的PRBS方法需根据具体对象确定测试信号参数,若参数不当可能影响机组运行安全,限制了其在大型水电机组上的应用。该文提出一种基于随机负荷波动的水轮机模型辨识方法,并应用于北京十三陵抽蓄电站。北京十三陵抽蓄电站装机4×200MW,具有上、下游调压井,输水系统结构复杂。该辨识方法直接以并网机组在随机负荷波动下的机端功率和接力器位移等量测数据作为原始数据,采用增广最小二乘法进行模型辨识,具有不需特意外加激励信号、不影响机组正常运行、安全简便的特点。对所得三种不同负荷水平下的二阶离散型水轮机模型,应用阶跃扰动法和自相关函数法进行检验。结果表明,所得辨识模型可信,并具有较强的负荷适应性。

基于随机波动模型的短期负荷预测

研究了负荷时间序列波动性,考虑方差时变特征,提出了基于随机波动(SV)模型的短期负荷预测方法。引入伪极大似然估计解决SV参数估计问题,进而将模型转换为状态空间方程,利用卡尔曼滤波获取标准SV模型参数。另外,还将模型推广为非高斯假设SV模型。利用动态波动曲线的构建,讨论了负荷时间序列条件方差的时变性特征。基于日用电量数据建立了SV族日负荷预测模型,并利用平均绝对百分误差、均方误差、TIC 3种指标将SV族模型预测结果与广义自回归条件异方差(GARCH)模型做了比较,得到SV族模型的前2种指标均小于GARCH模型,而且SV模型的TIC指标更接近于零。算例分析表明了SV族负荷预测模型的可行性和有效性。

人民币汇率预期的随机波动模型研究

以人民币NDF汇率(Non-deliverable Forward rate,无本金交割远期汇率)作为人民币汇率市场预期的替代变量,通过对该变量的时间序列分析,建立汇率预期随机波动模型以刻画人民币汇率预期的波动特征。研究表明,NDF汇率的波动与市场对人民币汇率的预期变化相吻合,管理当局应对此类预期给予重视;人民币汇率预期波动剧烈,具有厚尾、波动群集性、持续性的特征,且具有波动的杠杆效应。这些性质导致市场中一旦出现人民币升值或贬值的预期,其趋势将维持相当长的时间。因此,管理当局应谨慎看待当前人民币汇率的市场预期及由此形成的升值压力,既肯定其中理性及客观的因素,又需对其非线性、过度波动的特征及其危害有充分的认识。采取积极、稳步渐进的方式推进人民币汇率形成机制改革,应该是符合各方利益、且能够避免诸多不利影响的明智之举。

混合贝塔分布随机波动模型及其贝叶斯分析

为了更准确地揭示金融资产收益率数据的真实数据生成过程,提出了基于混合贝塔分布的随机波动模型,讨论了混合贝塔分布随机波动模型的贝叶斯估计方法,并给出了一种Gibbs抽样算法。以上证A股综指简单收益率为例,分别建立了基于正态分布和混合贝塔分布的随机波动模型,研究表明,基于混合贝塔分布的随机波动模型更准确地描述了样本数据的真实数据生成过程,而正态分布的随机波动模型将高峰厚尾等现象归结为波动冲击,从而低估了收益率的平均波动水平,高估了波动的持续性和波动的冲击扰动。

随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价

本文研究了随机波动率模型的最小熵鞅测度和效用无差别定价。利用动态规划方法,得到了效用无差别定价满足的偏微分方程以及效用无差别套期保值策略。利用指数效用函数的最优投资策略与最小熵鞅测度之间的关系,证明了最小熵鞅测度的存在性,并利用偏微分方程给出了最小熵鞅测度。