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厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究

来源 :西北农林科技大学学报：社会科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cnyy20

【摘 要】

：

SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型.为了估计SV模型的参数,我们使用了BUG

【作 者】

：

孟利锋 张世英 何信 

【机 构】

：

天津大学

【出 处】

：

西北农林科技大学学报：社会科学版

【发表日期】

：

2003年6期

【关键词】

：

厚尾SV模型 参数估计 Gibbs取样 贝叶斯分析 T分布 heavy-ailed stochastic volatility model  parameter 

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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论文部分内容阅读

SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型.为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析.用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性.最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望.

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