检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2015年第21期45卷 114-121页

作者：许聪聪许作良中国人民大学信息学院北京100872 石家庄铁路职业技术学院河北石家庄050041

在随机波动模型下,研究亚式期权的定价问题.推导出了标的资产及其随机波动模型的路径,利用对偶变量法对亚式期权进行数值模拟计算,并对随机波动模型下与B-S模型下的欧式期权和亚式期权定价结果进行比较,最后给出了具有固定敲定价格和浮... 详细信息

在随机波动模型下,研究亚式期权的定价问题.推导出了标的资产及其随机波动模型的路径,利用对偶变量法对亚式期权进行数值模拟计算,并对随机波动模型下与B-S模型下的欧式期权和亚式期权定价结果进行比较,最后给出了具有固定敲定价格和浮动敲定价格的算术亚式期权的数值计算结果.

关键词：随机波动模型亚式期权 Monte Carlo模拟期权定价

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随机波动模型的持续性和协同持续性研究

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系统工程学报 2002年第4期17卷 289-295,302页

作者：李汉东张世英北京师范大学系统科学系北京100875 天津大学管理学院天津300072

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象 ,它反映了经济和金融的风险相关性 .在介绍随机波动模型有关概念和性质的基础上 ,从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性 ,并以此为基础 ,讨论向量随机波动模型存在的持... 详细信息

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象 ,它反映了经济和金融的风险相关性 .在介绍随机波动模型有关概念和性质的基础上 ,从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性 ,并以此为基础 ,讨论向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性 ,给出了随机波动模型的协同持续定理 .此外 ,文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质。

关键词：随机波动模型持续性协同持续性单整性向量随机波动模型计量经济学

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随机波动模型参数估计方法研究

随机波动模型参数估计方法研究

引用

作者：赵家富江西财经大学

学位级别：硕士

金融时间序列的波动性是其一个很重要的特征,它反映了金融市场的风险,所以人们总是格外关注它。而许多学者把风险度量这个问题聚焦在波动的估计和预测上。为了解决这个问题,学者们提出了两类基本的模型:自回归条件异方差模型和随机波动... 详细信息

金融时间序列的波动性是其一个很重要的特征,它反映了金融市场的风险,所以人们总是格外关注它。而许多学者把风险度量这个问题聚焦在波动的估计和预测上。为了解决这个问题,学者们提出了两类基本的模型:自回归条件异方差模型和随机波动模型。这两种方法首先能比较好地描述波动随时间变化的特征,然后还可以比较精确地定量计算波动率,所以被广泛应用。但是相比之下,随机波动模型的限制较少,能描述的波动性更广泛,也更优秀,不过其参数估计也更复杂,所以当时没有流行起来。随着计算机技术的提高,计算量大的问题也得到了解决,随机波动模型又开始被人们使用起来了。随机波动模型(Stochastic volatility model),本文简写为SV模型。由于SV模型没有闭合的解析式,所以其参数估计不能用经典的矩估计或者极大似然函数法,因此国内外学者提出了很多新的估计方法。本文重点讨论了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法和经验特征函数这两种各具特点的随机波动模型的参数估计方法,这两种方法各有优缺点。马尔科夫链蒙特卡洛方法的估计模型预测精度更高,但是计算量大,效率低;经验特征函数方法估计出的模型预测精度稍低,但是计算量小,效率高。考虑到波动的过程可能会产生结构性的突变,本文采取小波分解的方法,把数据分解成高频与低频信号,再利用这两种参数估计方法对模型参数进行估计,得到高频SV模型和低频SV模型,理论上这两种不同频率的数据的结构应该是有不同的。然后把两个模型线性相加,得到整合后的新的模型,新的模型参数应该更加合理,预测精度也更加准确。本文选取上证综指2011年11月3日到2017年12月31日的1500个交易日的收盘价最为实证数据,采用MCMC方法和经验特征函数方法对ARSV(1)模型进行估计,发现两种方法估计的波动持续性参数没有太大差异。但是MCMC方法估计时间长,而经验特征函数的估计时间短,然后利用这两种方法估计出的模型进行预测发现MCMC方法估计出的模型估计精度更高,最后,结合小波分析方法得到分频SV模型,通过以上两种参数估计方法得出模型之后进行预测。发现小波分析方法结合MCMC或经验特征函数方法估计的SV模型具有更好的的预测效果。进而得出结论,小波分析分频率估计SV模型可以改进参数估计结果。

关键词：随机波动模型马尔可夫链蒙特卡洛经验特征函数结构性突变小波分析

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随机波动模型的参数估计及其timer期权定价

随机波动模型的参数估计及其timer期权定价

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作者：王添秀河南师范大学

学位级别：硕士

本文研究了非时齐随机波动模型的对数转移密度函数,并讨论了在随机波动模型下支付红利和随机利率两种条件下的timer期权定价方法.首先运用Hermite方法和Kolmogorov方法找到可约和不可约情况下的近似对数转移概率密度.对非时齐随机波动... 详细信息

本文研究了非时齐随机波动模型的对数转移密度函数,并讨论了在随机波动模型下支付红利和随机利率两种条件下的timer期权定价方法.首先运用Hermite方法和Kolmogorov方法找到可约和不可约情况下的近似对数转移概率密度.对非时齐随机波动模型中参数进行了极大似然估计,并证明了模型近似对数转移概率密度函数的渐进性质.其次,在Heston随机波动模型下,利用Δ-对冲原理构造了无风险资产,得到了timer期权所满足的偏微分方程,根据拉普拉斯逆变换得到了与贝塞尔过程相关的联合密度函数的显式公式.推导出支付红利下时变timer期权定价的Black-Scholes-Merton型公式.最后,在CIR随机利率模型下,分析了timer期权定价问题与随机波动模型和随机利率过程有关的数学建模新方法.通过引入实际方差和首达时间问题,利用Δ-对冲方法得到了具有利率风险的timer期权定价的四维偏微分方程.运用降维技术推导出timer期权满足的二维偏微分方程,得到了期权定价的显式近似表达式.

关键词：随机波动模型近似极大似然估计 timer期权定价红利支付随机利率

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随机波动模型及其应用

随机波动模型及其应用

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作者：白崑天津大学

学位级别：硕士

该文将这种方法引入国内的金融市场,并利用深圳股票市场的数据进行了实证研究.在介绍SV模型之前,该文首先介绍了波动性的定义、性质,介绍了几种描述波动性的模型及检验方法.之后介绍了标准SV模型的形式;模型的主要性质;模型的参数估计... 详细信息

该文将这种方法引入国内的金融市场,并利用深圳股票市场的数据进行了实证研究.在介绍SV模型之前,该文首先介绍了波动性的定义、性质,介绍了几种描述波动性的模型及检验方法.之后介绍了标准SV模型的形式;模型的主要性质;模型的参数估计方法如广义矩估计、伪极大似然估计、蒙特卡洛马尔柯夫链等方法以及几种SV模型的扩展形式.在这两部分的基础上,我们提出了自己的扩展SV模型,并给出了模型的参数估计方法;利用深圳股票市场的历史数据进行了实证研究.最后我们讨论了SV模型的变结构问题,通过实证研究我们发现在SV模型中确实存在变结构问题.

关键词：波动性随机波动模型扩展随机波动模型伪极大似然估计变结构建模

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随机波动模型簇及波动率预测方法研究

随机波动模型簇及波动率预测方法研究

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作者：伍捷华南理工大学

学位级别：硕士

马克维茨的均值方差模型中,第一次运用波动率来定量地衡量金融资产的风险。随后,针对金融资产波动率的研究逐渐围绕着对波动率的均值回复现象和波动率的聚集现象的研究展开。金融资产收益率的波动存在着很多的特性,主要有厚尾分布(fat-t... 详细信息

马克维茨的均值方差模型中,第一次运用波动率来定量地衡量金融资产的风险。随后,针对金融资产波动率的研究逐渐围绕着对波动率的均值回复现象和波动率的聚集现象的研究展开。金融资产收益率的波动存在着很多的特性,主要有厚尾分布(fat-tail)、非对称影响(Leverage)、波动率聚集(Volatility Clusters)、波动率的均值回复(Mean Reverse)、跳跃(Jump)等等;而通过对过去的研究的总结发现,无论是Garch模型簇还是SV模型簇,都没有很好的模型在一个模型中能够刻画厚尾特征和非对称效应,因此,在过去研究的基础上,提出了非对称的厚尾的随机波动模型,并且在此模型的基础上,加入了跳跃因子,得到了带跳和非对称效应的厚尾随机波动模型用来刻画金融资产的跳跃现象。本文中讨论的随机波动模型同时兼顾了股票市场的非对称效应、厚尾效应和跳跃特征,对新的模型的结构进行了统计分析,接着通过贝叶斯分析推导得到了参数的后验分布,并设计了模型参数估计的吉布斯算法;选择创业板指数作为研究对象,利用带跳和非对称效应的厚尾随机波动模型进行波动率预测,同时,运用MSE、QLICK损失函数对跳跃厚尾非对称的随机波动模型、厚尾随机波动模型以及标准随机波动模型的预测效果进行比较分析,并运用D-M统计量对模型的预测效果的优劣进行了显著性检验。研究结果表明:近几年来中国股市具有明显的波动持续性、非对称效应、厚尾现象和跳跃现象,中国股市的跳跃现象比美国股市更加明显。在对中国股市的波动率预测方面,带跳和非对称效应的厚尾SV的预测效果比非对称的厚尾SV模型和厚尾SV模型好,而非对称厚尾随机波动模型又要比标准随机波动模型好。

关键词：非对称效应厚尾效应跳跃过程随机波动模型 MCMC模拟

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随机波动模型的局部影响分析

随机波动模型的局部影响分析

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作者：马国栋云南大学

学位级别：硕士

在期权定价问题中，有一类反映隐性不可观测波动的时间序列——随机波动模型，简称SV模型。SV模型由于对实际数据的拟合较好，其隐性不可观测波动更符合实际股价波动的变化，而逐渐成为研究的热点。但在实际中，数据会受到各种因素的影... 详细信息

在期权定价问题中，有一类反映隐性不可观测波动的时间序列——随机波动模型，简称SV模型。SV模型由于对实际数据的拟合较好，其隐性不可观测波动更符合实际股价波动的变化，而逐渐成为研究的热点。但在实际中，数据会受到各种因素的影响，因而对其影响点的识别就变得非常重要。本文在一定条件下对其序列影响点进行识别：对SV模型的参数应用伪极大似然估计方法进行估计，并在此基础上应用Cook的局部影响分析方法，对其强影响点进行识别，并通过模拟实例，对其影响点识别的效果进行说明。\n 第一章介绍了模型的实际背景；第二章简单对问题做了引入，给出了常见一维的SV模型的两种形式，分析了一维SV模型的所具有的一般统计性质；第三章讨论了一维SV模型的参数估计方法，包括：伪极大似然估计方法(Quasi_MaximumLikelihood，QML)，广义矩估计方法(GeneralizedMethodsofMoment，GMM)，马尔可夫链蒙特卡罗方法(MarkovChinMonteCarlo，MCMC)，非线性滤波极大似然估计方法(Non_linearFilteringMaximumLikelihood，NFML)和模拟极大似然估计方法(SimulatedMaximumLikelihood，SML)；§3.

关键词：随机波动模型 Cook局部影响分析伪极大似然估计 Kalman滤波期权定价

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政策事件干预股市的平滑转换随机波动模型

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系统工程 2015年第5期33卷 25-32页

作者：郝清民郑鹤天津大学管理与经济学部天津300072

针对货币政策事件干预股指的非线性建模问题,构建平滑转换随机波动(STR-SV)组合模型,以随机波动效应代替GARCH效应修正平滑转换模型残差中非正态性。用先验的香港数据验证STR-SV模型刻画政策干预股指的非线性冲击效应。结合上海股指与... 详细信息

针对货币政策事件干预股指的非线性建模问题,构建平滑转换随机波动(STR-SV)组合模型,以随机波动效应代替GARCH效应修正平滑转换模型残差中非正态性。用先验的香港数据验证STR-SV模型刻画政策干预股指的非线性冲击效应。结合上海股指与同业拆借利率及货币供应增长率数据实证结果显示:我国货币政策干预股市有一定非线性、自释性与时滞性;在国家重大刺激政策之前,货币增量对股市非线性干预的当期与滞后有主导作用,带来股市动荡,而利率对股市作用不显著;刺激政策之后,利率对股指的滞后线性效应明显,市场化的利率比货币增量对股市的非线性干预作用更显著,并具有滞后影响。

关键词：平滑转换回归随机波动模型非线性政策干预

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基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究

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数理统计与管理 2016年第5期35卷 817-825页

作者：杨爱军蒋学军林金官刘晓星南京林业大学经济管理学院江苏南京210037 东南大学经济管理学院江苏南京211189 南方科技大学数学系广东深圳518055 南京审计大学统计与大数据研究院江苏南京211815

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;同时在贝叶斯框架内,发展有效MCMC抽... 详细信息

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;同时在贝叶斯框架内,发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用对数预测尾部得分(LPTS)法分析模型的极端风险预测能力;最后以我国美元/人民币汇率市场为例,对半参数SV模型在收益特性刻画以及极端风险预测方面的实际效果进行了检验。

关键词：随机波动模型非参数分布 MCMC抽样风险度量

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基于交叉数据随机波动模型的实证研究

引用

系统科学与数学 2016年第5期36卷 712-718页

作者：韩景旺王立斌河北省科技金融重点实验室保定071051 河北金融学院基础课教学部保定071051

在随机波动模型的基础上,结合交叉数据的特点,提出了交叉数据随机波动模型,综合对比与分析金融市场相关品种的价格波动关系.首先,应用离散小波变换,对数据进行滤波;其次,采用伪极大似然估计方法对系统模型进行参数估计;然后,运用遗传算... 详细信息

在随机波动模型的基础上,结合交叉数据的特点,提出了交叉数据随机波动模型,综合对比与分析金融市场相关品种的价格波动关系.首先,应用离散小波变换,对数据进行滤波;其次,采用伪极大似然估计方法对系统模型进行参数估计;然后,运用遗传算法,对各个子模型进行参数寻优;最后应用交叉数据随机波动模型对我国期货市场上大豆、豆油、豆粕三品种进行实证分析.实证表明,交叉数据随机波动模型可以较理想地反映豆类三者之间价格波动的关系,说明相关品种之间存在较强的波动持续性.

关键词：交叉数据随机波动模型小波分析伪极大似然估计遗传算法

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