互联网金融波动性的MCMC算法分析

论文摘要

基于金融市场的波动聚集、杠杆效应等种种特性,建立ARMA-GJR-GARCH模型并选取互联网金融板块日对数收益率的数据对互联网金融股市的波动性进行分析,采用MCMC方法对模型的参数进行贝叶斯估计以充分利用先验信息和样本信息使参数估计更精确并解决高维数值积分的不便.结果表明:互联网金融板块收益率存在比较明显的杠杆效应,利空消息比利好消息对互联网金融市场产生的冲击更大,且在互联网金融市场中,突发事所引起的风险可以被有效控制.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赖欣

关键词: 贝叶斯分析,互联网金融,波动性

来源: 宜宾学院学报 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,贸易经济,金融

单位: 安徽大学经济学院

分类号: F224;F724.5;F832

DOI: 10.19504/j.cnki.issn1671-5365.20190620.001

页码: 93-98

总页数: 6

文件大小: 1355K

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标签：贝叶斯分析论文;  互联网金融论文;  波动性论文;