基于非參數貝葉斯方法的隨機波動建模與應用
作者：蔣遠營; 張波 桂林理工大學理學院; 廣西桂林541004; 中國人民大學應用統計科學中心; 北京100872; 中國人民大學統計學院; 北京100872
摘要：本文利用非參數貝葉斯方法進行隨機波動建模。通常的參數隨機波動模型適用于證券市場中的綜合指數數據,而對個股數據和小范圍指數數據的擬合效果較差,主要原因是其收益率數據的變化規律更為復雜、具有更厚的尾部行為,而非參數貝葉斯方法的隨機波動模型無需進行分布假設,具有很強的靈活性。本文利用SV-DPM模型對IBM的股票價格數據和上證50指數數據進行建模,研究發現非參數隨機波動模型能擬合參數隨機波動模型難以撲捉到的數據特征,實證表明有充分的依據支持非參數貝葉斯隨機波動模型。論文的研究有助于捕捉金融資產的時變波動性質,能更好的揭示金融市場的運行規律,為期權定價和金融風險管理提供依據,對于防范與控制金融風險有著重要意義。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
數理統計與管理雜志
數理統計與管理雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：應用成果、教育統計、方法探討與研究、趣味概率統計、統計學院等。于1982年經新聞總署批準的正規刊物。
- CSSCI南大期刊
- 北大期刊
- 統計源期刊
- 1-3個月審核
