随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

被引：26

作者：

吴鑫育 ^{[1
]}

马超群 ^{[2
]}

汪寿阳 ^{[3
]}

机构：

[1] 安徽财经大学金融学院

[2] 湖南大学工商管理学院

[3] 中国科学院数学与系统科学研究院

来源：

系统工程理论与实践 | 2014年 / 34卷 / 01期

关键词：

随机波动率模型; 有偏; 尖峰厚尾; 有效重要性抽样; 极大似然方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.51 []; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数.以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布.实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有"有偏"和"尖峰厚尾"特征的有偏学生t-分布假定的SV(SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性.

引用

页码：35 / 44

页数：10

共 13 条

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