扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用

扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用

在金融风险的研究中很重要的一个领域就是量测金融风险的波动性.本文所研究的这种波动性指的是资产收益的方差随时间不断变化,这在计量经济学中称之为异方差问题.许多高频的金融时间序列都具有异方差现象.对于波动性的量测(即异方差的量测),主要有两种模型方法:其一是ARCH模型族的量测方法,它包括Engle的ARCH模型(1982)、Bollerslev的GARCH模型(1986)以及在此基础上提出的其他扩展模型;另外一种方法就是SV(Stochastic Volatility)模型.本文提出扩展的SV模型及其参数估计方法和波动估计方法,并进行蒙特卡罗试验,最后利用扩展SV模型对深圳股票市场的波动性进行了实证研究,说明扩展SV模型比标准SV模型描述金融波动性的优越性.

作 者： 白崑 张世英   作者单位： 天津大学管理学院,天津,300072  刊 名： 系统工程  ISTIC PKU 英文刊名： SYSTEMS ENGINEERING  年，卷(期)： 2001 19(6)  分类号： F121  关键词： 波动性   扩展随机波动模型   伪极大似然估计  

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