非对称随机波动模型在中国股市的应用

被引：4

作者：

周宏山 ^{[1
]}

冀云 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安交通大学经济与金融学院

[2] 西安华瑞科技公司

来源：

统计与信息论坛 | 2007年 / 04期

关键词：

波动; 非对称随机波动; MCMC;

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：

为了探测随机波动模型的非对称特征,修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海股市波动进行实证研究发现,非对称随机波动模型能较好地探测波动存在的非对称波动。与GJR-GARCH模型相比,非对称随机波动模型预测效果更好。

引用

收藏

页码：70 / 73

页数：4

相关论文

共 6 条

[1] 上海股票市场波动不对称性研究—GJR-与VS-GARCH模型的比较 [J].

张维 ;

张小涛 ;

熊熊 .

数理统计与管理, 2005, (06) :99-105

[2] 基于SV模型的深圳股市波动的预测 [J].

刘凤芹 ;

吴喜之 .

山西财经大学学报, 2004, (04) :96-99

[3] 基于随机波动性模型的中国股市波动性估计 [J].

王春峰 ;

蒋祥林 ;

李刚 .

管理科学学报, 2003, (04) :63-72

[4] 上海股票市场两阶段波动非对称性实证研究 [J].

朱永安 ;

曲春青 .

统计与信息论坛, 2003, (04) :76-78

[5] SV与GARCH模型对金融时间序列刻画能力的比较研究 [J].

余素红 ;

张世英 .

系统工程, 2002, (05) :28-33

[6] 中国股票市场的波动性研究——EGARCH-M模型的应用 [J].

陈泽忠 ;

杨启智 ;

胡金泉 .

决策借鉴, 2000, (05) :24-27