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金融资产配置中的因子面板随机波动模型研究
被引量:
3
1
作者
方国斌
张波
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014年第3期90-98,共9页
本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不可观测因素通过对随机误差项进行因子分解予以体现。由于面板...
本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不可观测因素通过对随机误差项进行因子分解予以体现。由于面板数据随机波动模型包含均值方程和波动方程,而且潜在因子和解释变量之间存在一定的相关关系。本文采用基于贝叶斯估计的MCMC算法对因子面板数据随机波动模型的高维参数进行估计,讨论了其中的先验和后验分布的设定。最后运用中国股票市场数据对资产价格的影响因素进行了分析,其结果可以应用于金融资产配置中。
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关键词
资产配置
动态因子
面板数据
随机波动模型
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职称材料
题名
金融资产配置中的因子面板随机波动模型研究
被引量:
3
1
作者
方国斌
张波
机构
安徽财经
大学
统计
与应用数学学院
中国人民大学
中国人民大学
应用
统计
科学
研究
中心
中国人民大学
统计
学院
中国人民大学概率论与数理统计研究所
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014年第3期90-98,共9页
基金
国家自然科学基金项目“金融资产配置中面板数据动态因子模型研究”(71271210)
国家自然科学基金项目“基于高频数据的股市极端风险测度及其防范研究”(71071155)
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“基于高频和超高维数据的中国金融市场若干重大问题研究”(10XNL007)资助
文摘
本文提出了一种因子面板数据随机波动模型(FPSVM),以便研究可观测因素和不可观测因素对金融资产配置的影响,合理制定投资策略。其中,可观测因素用模型中的解释变量来反映,不可观测因素通过对随机误差项进行因子分解予以体现。由于面板数据随机波动模型包含均值方程和波动方程,而且潜在因子和解释变量之间存在一定的相关关系。本文采用基于贝叶斯估计的MCMC算法对因子面板数据随机波动模型的高维参数进行估计,讨论了其中的先验和后验分布的设定。最后运用中国股票市场数据对资产价格的影响因素进行了分析,其结果可以应用于金融资产配置中。
关键词
资产配置
动态因子
面板数据
随机波动模型
Keywords
Asset Allocation
Dynamic Factors
Panel Data
Stochastic Volatility Models
分类号
F222.3 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金融资产配置中的因子面板随机波动模型研究
方国斌
张波
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014
3
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