带有跳和广义双曲有偏t分布的非对称随机波动模型的贝叶斯分析

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资产收益序列的波动率作为风险度量的量化指标是金融学研究领域中的重要变量,准确估计波动率对于金融市场的风险管理、资产定价以及投资组合的合理配置具有重大意义.大量研究表明,金融资产收益序列具有明显的波动聚集性和自回归性,为较好地拟合这类数据,Taylor在解释金融收益序列自回归行为时提出了随机波动模型(SV).除了波动聚集性外,资产收益序列也呈现出偏态厚尾性.为了捕获这些特征,许多学者用一些厚尾分布或偏态分布替换了SV模型中的标准正态分布,比如学生t分布、正态分布的比例混合、偏指数幂分布等,而这些分布只能单独描述厚尾性或有偏性.针对这一问题,我们通过引入广义双曲有偏学生t分布,提出了一种具有跳跃和杠杆效应的灵活的随机波动模型,该模型可以同时捕获资产收益序列的有偏性和厚尾性.在本文中,我们将MCMC算法用于模型中的参数估计,对于潜在状态向量的估计,我们采用单步抽样法.然而该方法效率低下并且得到的样本高度自相关,因此我们采用分块抽样算法来解决这个问题.我们的方法通过模拟数据和沪深300指数进行了说明.DIC值表明,ASVJ-GH-ST模型优于其他七个SV模型,而无效因子表明,分块抽样法在马尔可夫链的混合特性方面产生了可观的改善.同时,经过敏感性分析,我们发现跳跃分量和GH-ST分布中参数的估计值受其先验分布的影响.
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