基于APF算法的贝叶斯金融厚尾MSSV模型研究

朱慧明; 郝立亚; 曾惠芳

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基于APF算法的贝叶斯金融厚尾MSSV模型研究

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摘要

针对金融时间序列普遍具有的波动聚集性和厚尾特征,将对风险管理尤为重要的一些极端点纳入模型之中,构建厚尾马尔科夫转移随机波动模型,采用带辅助变量的粒子滤波算法对波动和潜在状态进行预测,并估计模型参数.由于t分布与正态分布的特殊关系,通过选取不同自由度进行仿真分析,研究发现MSSV-t模型较一般MSSV模型对于消除波动持续性参数的高估问题更加有效.结合对中国上证综指股价波动的实证研究,证明了基于APF算法的MSSV-t模型在潜在波动状态的预测及突发事件的探测方面具有优良的性质,同时具备提高波动预测精度的能力.

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来源
《统计与信息论坛》 |2009年第9期|3-942|共8页
作者
朱慧明; 郝立亚; 曾惠芳;
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作者单位

湖南大学;

工商管理学院;

湖南;

长沙;

410082;

湖南大学;

工商管理学院;

湖南;

长沙;

410082;

湖南大学;

工商管理学院;

湖南;

长沙;

410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类贝叶斯统计;
关键词
时间序列分析; 贝叶斯推断; MSSV模型; APF; 仿真;

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