带跳GARCH-SV模型的参数估计及实证分析

带跳GARCH-SV模型的参数估计及实证分析

论文摘要

在GARCH随机波动率模型基础上,建立了带有"杠杆效应",双重跳与"风险溢价",因子的G-SVCJ和G-SVIJ模型。考虑"杠杆效应"以及标的资产价格和波动率两方面的跳跃和"风险溢价",利用基于有效重要性抽样方法的极大似然估计(EIS-ML),估计了G-SV,G-SVJ,GSVCJ,G-SVIJ模型的参数,并利用沪深300指数与恒生指数进行实证分析。结果说明了中国股市存在"跳跃"现象、"杠杆效应"以及"风险溢价",同时表明G-SVCJ和G-SVIJ模型更有效。

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类型: 期刊论文

作者: 鲍家勇,赵月旭

关键词: 随机波动率,模型,杠杆效应,蒙特卡罗模拟,极大似然估计

来源: 数理统计与管理 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 杭州电子科技大学理学院,杭州电子科技大学经济学院

基金: 国家自然科学基金项目(61771174)

分类号: F224;F832.51

DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20190709-002

页码: 1119-1128

总页数: 10

文件大小: 771K

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带跳GARCH-SV模型的参数估计及实证分析
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